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本研究課題は，モータに代表される電磁機器の効率等を改善することを目的とした形状最適化，およびそれに必要な電磁界数値解析の高速化に関するものである。特に，位相最適化に注目してそのアルゴリズムの改良を目指した。位相最適化は，最適化する形状に制限や仮定を持たせず，場合によっては完全にランダムに作成した初期形状から最適形状を求めるため，設計者の予想を上回る画期的な特性を持つ形状が得られる可能性がある。
これまで，ON/OFF法を元にした位相最適化アルゴリズムを開発し，これにいくつかの改良を加えてきた。ON/OFF法では，格子状のメッシュに材料のあり/なしの状態を表すビット情報を配置することで形状を表現する。そのために，表面形状が階段状になってしまう問題点がある。そこで，材料が半分存在する状態を追加し，２値ではなく，３値で材料配置を表現する手法を開発した。そして，この方法を永久磁石同期モータの回転子の磁性体形状を最適化する問題に適用し，モータが発生するトルクを最大化する最適化を行った。その結果，フラックスバリアと呼ばれる磁束を回転子の外に導く空隙構造が生成され，トルクが上昇することを確認できた。しかし，最適化した形状表面に凹凸が多くみられる欠点があったため，本年度はアルゴリズムを改良し，より形状表面が滑らかにすることに成功した。
提案している最適計算アルゴリズムでは，形状を変化させながら解析を繰りかえす必要がある。その計算過程において，形状に加えた変化とそれによる評価値の変化を記憶して，その学習情報を用いて最適計算を高速化する手法を開発し，その成果を国際会議にて発表した。また，最適計算を高速化するため，デフレーション法と呼ばれる手法に着目し，これを非線形電磁界の有限要素解析に適用し解析時間を短縮できることを確認した。この成果も国際会議にて発表した。
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