モータ設計におけるサロゲートモデルの学習
氏名:清水悠生
所属:立命館大学 理工学部
概要:モータの長時間の電磁界解析を高速に行うため、電磁界解析のサロゲートモデルの構築を目的とした研究を行った。電磁界解析のデータセットを用いて、Transformerを活用したマルチモーダルモデルを学習させた。さらに、モデルの構造最適化とハイパーパラメータの調整を実施することで、高精度な電磁界解析のサロゲートモデルを構築することに成功した。本研究で提案するサロゲートモデルにより、モータの長時間の電磁界解析を効率的に行うことが可能となる。
Posted : 2024年03月31日