リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

大学・研究所にある論文を検索できる 「自動車駆動用IPMSM の最適設計に関する研究」の論文概要。リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

コピーが完了しました

URLをコピーしました

論文の公開元へ論文の公開元へ
書き出し

自動車駆動用IPMSM の最適設計に関する研究

清水 悠生 大阪府立大学 DOI:info:doi/10.24729/00017759

2022.07.21

概要

IPMSM に適用される電磁鋼板や永久磁石といった磁性材料は IPMSM の運転特性を決める重要な要因であり,その運転特性に大きな影響を及ぼす(15)~(17)。今日では,自動車駆動用モータの搭載スペースの制約や更なる燃費・電費の向上のためにより小型で高効率なモータが要求されており,現行の永久磁石より残留磁束密度の大きな強磁力磁石の開発が求められている。しかし,従来自動車駆動用モータに用いられてきた永久磁石には多くのレアアースが用いられており,その供給源の多くを特定の国に依存していることから価格や供給量が不安定である(18)。そのためレアアース,特に重希土類の使用量が少なく,かつ高い残留磁束密度や保磁力を示す高性能な永久磁石の開発が国を挙げて行われている(19)~(21)。

IPMSM に残留磁束密度の高い強磁力磁石を用いると界磁磁束が増加するため,マグネットトルクが増加し高トルクが見込まれる。しかし,磁気飽和の影響により残留磁束密度の増加の割には高トルク化が図れず,またモータ全体の磁束密度の上昇により鉄損が増加し効率が悪化する可能性もある(15)~(17)。そのため強磁力磁石を IPMSM に適用する際には,その磁石に適したモータ構造を検討する必要がある。

現在,価格や供給の安定性への懸念から,希土類磁石の代用として残留磁束密度の低いフェライト磁石を用いてIPMSM の構造を検討する研究は多く存在する(22)~(25)。また,永久磁石が同一との条件のもと,その磁石配置を検討する研究も多くなされている(26)~(32)。しかし,将来開発されると考えられる強磁力磁石に適した構造の検討や,その運転特性を現行の自動車駆動用モータの特性と比較した研究はあまり見られない。そこで本研究では,参考文献(20)に示された研究開発中の強磁力磁石材料の物性値から推定した高残留磁束密度特性を有する仮想的な強磁力磁石を用いた自動車駆動用 IPMSM の運転特性の評価を行い,強磁力磁石に最適な IPMSM 構造の検討を行う (33)~(37)。また,一般に IPMSM はパルス幅変調(PWM:Pulse Width Modulation)インバータにより駆動するため,キャリア高調波の影響が運転特性に現れる。そのため本研究では,提案する IPMSMと基準となるIPMSM に対してPWM インバータによるキャリア高調波を含んだ入力電流を用いて解析を実施し,より実運転状態に近い条件での特性評価を実施する(38)。
本研究で提案するような磁石・空気層が多層となるロータ構造は,突極比が大きくなることからリラクタンストルクを得られやすいが,トルクリプルが増大する傾向にある。トルクリプルは振動や騒音を引き起こすため,トルクリプルを低減するような構造・制御が求められる。構造面では,スキューの活用(39)(40)や非対称ロータ設計(41)(42)などによるトルクリプル低減法が提案されているが,これらの手法は平均トルクの低下や損失の増大,製造時のコスト増加などのデメリットも有する。また,制御法の工夫によるトルクリプルの低減法に関しても,様々な手法が提案されているが(43)~(45),これらの手法の実現には追加の計算負荷が必要となる。以上の議論から,フラックスバリア配置などの簡単なトポロジー修正でトルクリプルを低減できることが望ましい。

簡単な形状変更のみでトルクリプル低減を達成する手法もいくつか提案されており,ロータコアにホールを設ける手法(46)(47),ロータ表面形状を調整する手法(48),ステータ表面にノッチを設ける手法(49)などが存在する。これらの手法では単純な形状変更のみでトルクリプル低減を達成するが,いずれも単層の磁石のみをもつロータ形状を対象としていた。そこで本研究では,単純なロータ形状の変更のみで 2 層構造 IPMSM のトルクリプルを低減する手法を提案する(50)(51)。

以上までの検討では,永久磁石の体積を一定とする,という制約のもとで形状の検討を実施している。制約を設けた理由は,設計期間の長期化を防ぐためである。IPMSM はロータに永久磁石を埋め込む,という性質上,多種多様な設計案が検討可能であり,また形状の特性解析には,長時間を要する 2 次元有限要素解析(FEA:Finite Element Analysis)を使用する。多種多様な設計案の試行錯誤的な検討には長時間を要するため,IPMSM は最適設計期間が長期化するという問題点を抱えており,設計変数の削減のため,磁石量に関する制約を課していた。もちろん,理想的には永久磁石体積を可変にして最適設計を実施すべきである。そのため,高性能な IPMSM を短期間で効率的に設計できる自動設計システムが必要とされている(52)。

設計に必要な特性計算時間を短縮するため,モータの特性を正確に予測可能な回帰モデルを構築し,最適化設計内でのFEA の使用回数を最小限,もしくはゼロにする研究が多くなされている。これらの研究では,応答曲面法(53)(54),放射基底関数(RBF:Radial Basis Function)ネットワーク(55),畳み込みニューラルネットワーク(56)(57),転移学習(58)などを用いた様々な回帰モデルの構築手法が提案されている。しかし,これらの研究ではある特定の運転条件や限定的な出力特性のみを想定しており,自動車駆動用モータに求められる広い運転範囲の特性については未検討であった。そこで本研究では,幅広い速度―トルク特性を正確に予測可能な回帰モデルの構築法を提案し,そのモデルを用いることで設計期間を大幅に短縮できることを示す(59)~(63)。

以上の回帰モデルにおける形状の数値表現手法は寸法情報をベクトル化するというものである。こうした寸法による形状表現は,トポロジーがある程度定まった設計段階では非常に有用である が,例えば磁石数の異なる形状など,異なるトポロジーを一元的に扱うことは不可能である。設 計開発の初期段階や汎用的なモータ設計理論の構築の際には,複数のトポロジーを統一的に扱う ことのできるシステムも求められる。
複数のトポロジーを扱う研究では,トポロジー最適化に基づくロータ設計手法が提案されている(64)(65)。トポロジー最適化は設計変数空間が膨大で最適化計算に長期間を要することから,深層学習を活用したトポロジー最適化計算の加速手法も提案されている(66)(67)。しかし,これらの手法は,単一の電流ベクトル条件しか考慮しておらず,自動車駆動用 IPMSM に求められる幅広い運転領域は対象外となっている。そこで本研究では,複数のトポロジーと速度―トルク特性を対象としたロータ自動設計システムを深層学習の活用により構築し,短期間かつ高精度な最適設計を達成する(68)(69)。

上述した内容に基づいて,以下に各章の概要を示す。

第 2 章では,はじめに本研究の解析対象である IPMSM の理論的な数式モデルや制御法について記述した後,2 次元 FEA を用いて IPMSM の運転特性を評価する方法について記述する。

第 3 章では,現行の HV 駆動用モータをモデル化した 1 層V 字構造 IPMSM と 2 層構造 IPMSMに強磁力磁石を適用し,解析結果の比較から永久磁石の特性・配置が自動車駆動用 IPMSM の運転特性に及ぼす影響について検討を行う。さらに,小型・軽量化を目指したモデルと高効率化を目指したモデルを提案し,運転特性の現行モデルとの比較,検討を行う。

第 4 章では,第 3 章で提案した 2 層構造 IPMSM と現行の 1 層 V 字構造 IPMSM の 2 つのモデルに対して,PWM インバータのキャリア高調波を考慮した入力電流を用いて運転特性の解析を行
い,発生する損失特性について比較,検討を行う。また,キャリア周波数を 3 種類に設定し,キャリア周波数の高周波化によるモータ損失への影響の検討も行う。

第 5 章では,第 3 章の提案モデルの一つである高効率化モデルのトルクリプルが大きいという問題点を解決するため,ホールと窪みを設けたロータ構造を有する 2 層構造 IPMSM のトルク特性について検討を行い,トルクリプルの低減を図る。

第 6 章では,機械学習を活用して 2 層構造 IPMSM の速度―トルク特性を高精度に予測する回帰モデルの構築手法を提案し,FEA のみの設計に比べて設計期間を大幅に短縮できることを示す。

第 7 章では,深層学習を活用して 3 つのロータトポロジーを有する IPMSM を対象とした自動設計システムの構築手法を提案し,提案設計システムを用いることで短時間かつ高精度なロータ形状最適化を達成できることを示す。

第 8 章では,結論として本論文の内容を総括し,今後の研究発展の方向性について記述する。

この論文で使われている画像

参考文献

(1) 廣田幸嗣・小笠原悟司:「電気自動車工学」,森北出版株式会社 (2010)

(2) 市川真士・武内博明・村田 崇・木野村茂樹・冨田芳樹・鈴木陽介:「新型プリウス PHV のシステム開発」,平成 29 年電気学会産業応用部門大会,4-3, pp. 101–104 (2014)

(3) E. Chemali, M. Preindl, P. Malysz, and A. Emadi, “Electrochemical and Electrostatic Energy Storage and Management Systems for Electric Drive Vehicles: State-of-the-Art Review and Future Trends,” IEEE J. Emerg. Sel. Top. Power Electron., Vol. 4, No. 3, pp. 1117–1134 (2016)

(4) K. T. Chau, C. C. Chan and C. Liu, “Overview of Permanent-Magnet Brushless Drives for Electric and Hybrid Electric Vehicles,” IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 55, No. 6, pp. 2246–2257 (2008)

(5) X. Liu, H. Chen, J. Zhao and A. Belahcen, “Research on the Performances and Parameters of Interior PMSM Used for Electric Vehicles,” IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 63, No. 6, pp. 3533–3545 (2016)

(6) J. Nerg, M. Rilla, V. Ruuskanen, J. Pyrhonen and S. Ruotsalainen, “Direct-Driven Interior Magnet Permanent-Magnet Synchronous Motors for a Full Electric Sports Car,” IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 61, No. 8, pp. 4286–4294 (2014)

(7) S. Kim, S. Park, T. Park, J. Cho, W. Kim and S. Lim, “Investigation and Experimental Verification of a Novel Spoke-Type Ferrite-Magnet Motor for Electric-Vehicle Traction Drive Applications,” IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 61, No. 10, pp. 5763–5770 (2014)

(8) M. Kamiya, “Development of Traction Drive Motors for the Toyota Hybrid System,” IEEJ Trans. Ind. Appl., Vol. 126, No. 4, pp. 473–479 (2006)

(9) H. Cai, B. Guan, and L. Xu, “Low-Cost Ferrite PM-Assisted Synchronous Reluctance Machine for Electric Vehicles,” IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 61, No. 10, pp. 5741–5748 (2014)

(10) 松延 豊・橋本武典・松並和彦・足利 正・大竹新一・吉田稔彦・稲山博英・山本敏夫:「自 動車用モータの現状分析」,平成 24 年電気学会産業応用部門大会,4-S8-3, pp. 59–64 (2012)

(11) 水谷良治:「1.プリウスに見るモータの小型・高効率化の変遷」,平成 26 年電気学会産業応 用部門大会,4-S8-3, pp. 59–64 (2014)

(12) 岡村賢樹・佐藤恭一・初田匡之・山本恵一・吉川祐一:「実用化技術に見る用途指向形モータ の技術変遷②―自動車・洗濯機―」,平成 26 年電気学会産業応用部門大会,3-S4-3, pp. 35–40(2014)

(13) 加納善明:「高保磁力磁石を用いた HEV 車用モータの小形化の検討」,電気製鋼,Vol. 79, No. 2, pp. 127–134 (2008)

(14) 森本茂雄・真田雅之:「省エネモータの原理と設計法」,科学情報出版株式会社 (2013)

(15) P. Sekerak, V. Hrabovcova, J. Pyrhonen, L. Kalamen, P. Rafajdus and M. Onufer, “Comparison of Synchronous Motors With Different Permanent Magnet and Winding Types,” IEEE Trans. Magn., Vol. 49, No. 3, pp. 1256–1263 (2013)

(16) 吉岡慎治・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「磁石特性が自動車駆動用 IPMSM の運転特性に 及ぼす影響」,平成 25 年電気学会関西連合大会, G4-19, pp. 131–132 (2013)

(17) S. Yoshioka, S. Morimoto, M. Sanada and Y. Inoue, “The Influence of Magnetic Properties of Permanent Magnet on the Performance of IPMSM for Automotive Application,” Proc. of the 2014 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), pp. 4507–4512 (2014)

(18) ネオマグ株式会社:「各種レアアース・メタルの輸入価格推移」,<http://www.neomag.jp/mag_ navi/statistics/rare_earth_newprice2.html> (2021 年 11 月 19 日)

(19) 広沢 哲:「永久磁石研究と元素戦略

(20) ,平成 26 年電気学会全国大会, 2S-4-1, pp. 1-4 (2014)

(21) Y. Hirayama, Y. K. Takahashi, S. Hirosawa and K. Hono, “NdFe12Nx Hard-Magnetic Compound with High Magnetization and Anisotropy Field,” MATERIALIA, Vol. 95, pp.70–72 (2015)

(22) 新エネルギー・産業技術総合開発機構:「次世代自動車向け高効率モーター用磁性材料技術開 発」,<http://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP_100078.html> (2021 年 11 月 19 日)

(23) M. Obata, S. Morimoto, M. Sanada, Y. Inoue, “Performance Evaluation of High Power and Low Torque Ripple Structure of Rare-Earth Free PMASynRM Ferrite Magnet,” Proc. of the 8th International Conference on Power Electronics and Drive Systems (PEDS), B3P-N05-9065, pp. 714– 719 (2013)

(24) 小幡昌弘・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「フェライト磁石補助型同期リラクタンスモー タのトルクリプル低減構造」,電学論D, Vol. 134, No. 10, pp. 876–883 (2014)

(25) 加納善明・森本茂雄・西山典禎・清田恭平・磯部真一・下村昭二:「実用化が期待される省・ 脱レアアースモータ」,平成 26 年電気学会産業応用部門大会,Vol. 3, pp. 41–46 (2014)

(26) H. Cai, B. Guan and L. Xu, “Low-Cost Ferrite PM-Assisted Synchronous Reluctance Machine for Electric Vehicles,” IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 61, No. 10, pp. 5741–5748 (2014)

(27) T. A. Huynh and M. F. Hsieh, “Performance Evaluation of Thin Electrical Steels Applied to Interior Permanent Magnet Motor,” Proc. of the 19th International Conference on Electrical Machines and Systems (ICEMS), DS1G-1-13 (2016)

(28) J. H. Han, J. Lee, and W. H. Kim, “A Study on Optimal Design of the Triangle Type Permanent Magnet in IPMSM Rotor by Using the Box-Behnken Design,” IEEE Trans. Magn., Vol. 51, No. 3, Art. No. 8200704 (2015)

(29) 佐藤孝洋・五十嵐一・高橋慎矢・内山 翔・松尾圭祐・松橋大器:「トポロジー最適化によ る埋込磁石同期モータの回転子形状最適化」,電学論D, Vol. 135, No. 3, pp. 291–298 (2015)

(30) K. Yamazaki and M. Kumagai, “Torque Analysis of Interior Permanent-Magnet Synchronous Motors by Considering Cross-Magnetization: Variation in Torque Components With Permanent-Magnet Configurations,” IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 61, No. 7, pp. 3192–3201 (2014)

(31) K. Yamazaki, Y. Kato, T. Ikemi, and S. Ohki, “Reduction of Rotor Losses in Multilayer Interior Permanent-Magnet Synchronous Motors by Introducing Novel Topology of Rotor Flux Barriers,” IEEE Trans. Ind. Appl., Vol. 50, No. 5, pp. 3185–3193 (2014)

(32) K. Yamazaki, M. Kumagai, T. Ikemi, and S. Ohki, “A Novel Rotor Design of Interior Permanent-Magnet Synchronous Motors to Cope with Both Maximum Torque and Iron-Loss Reduction,” IEEE Trans. Ind. Appl., Vol. 49, No. 6, pp. 2478–2486 (2013)

(33) 吉岡慎治・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「自動車駆動用 IPMSM における磁石配置が運転 特性に及ぼす影響」,平成 26 年電気学会全国大会, 5-012, pp. 19–20 (2013)

(34) Y. Shimizu, S. Morimoto, M. Sanada, and Y. Inoue, “Influence of Permanent Magnet Properties and Arrangement on Performance of IPMSMs for Automotive Applications,” IEEJ Trans. Ind. Appl., Vol. 6, No. 6, pp. 401–408 (2017)

(35) Y. Shimizu, S. Morimoto, M. Sanada, and Y. Inoue, “Influence of Permanent Magnet Properties and Arrangement on Performance of IPMSMs for Automotive Applications,” Proc. of the 19th International Conference on Electrical Machines and Systems (ICEMS), DS1G-4-13 (2016)

(36) 清水悠生・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「強磁力磁石適用自動車駆動用 IPMSM の特性 に及ぼす磁石配置と鉄心材料の影響」,電学論D, Vol. 137, No. 5, pp. 437–444 (2017)

(37) 清水悠生・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「新規磁石材料を用いた自動車駆動用 IPMSM の特性に及ぼす磁石配置と鉄心材料の影響」,電学回転機研資,MD-16-62/RM-16-48/VT-16-17 (2016)

(38) Y. Shimizu, S. Morimoto, M. Sanada, and Y. Inoue, “Efficiency Improvement and Downsizing of Double-Layered IPMSMs Containing a Strong Magnet for Automotive Applications,” Proc. of 19th European Conference on Power Electronics and Applications (EPE’17 ECCE Europe), 9789075815269 and CFP17850-USB (2017)

(39) 清水悠生・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「自動車駆動用 2 層 IPMSM の運転特性に及ぼ す PWM インバータのキャリア高調波の影響」,パワーエレクトロニクス学会誌, 43 巻, pp. 130–137 (2018)

(40) R. Islam, I. Husain, A. Fardoun, and K. McLaughlin, “Permanent-Magnet Synchronous Motor Magnet Designs With Skewing for Torque Ripple and Cogging Torque Reduction,” IEEE Trans. Ind. Appl., Vol. 45, No. 1, pp. 152–160 (2009)

(41) G. –J. Park, Y. –J. Kim, and S. –Y. Jung, “Design of IPMSM Applying V-Shape Skew Considering Axial Force Distribution and Performance Characteristics According to the Rotating Direction,” IEEE Trans. Appl. supercon., Vol. 26, No. 4, Art. No. 0605205 (2016)

(42) M. Obata, S. Morimoto, M. Sanada, Y. Inoue, “Performance of PMASynRM With Ferrite Magnets for EV/HEV Applications Considering Productivity,” IEEE Trans. Ind. Appl., Vol. 50, No. 4, pp. 2427– 2435 (2014)

(43) N. Bianchi, S. Bolognani, D. Bon, and M. Dai, “Rotor Flux-Barrier Design for Torque Ripple Reduction in Synchronous Reluctance and PM-Assisted Synchronous Reluctance Motors,” IEEE Trans. Ind. Appl., Vol. 45, No. 2, pp. 921–928 (2009)

(44) D. Hwang, and B. G. Gu, “Field Current Control Strategy for Wound-Rotor Synchronous Motors Considering Coupled Stator Flux Linkage,” IEEE Access, Vol. 8, pp. 111811–111821 (2020)

(45) N. Nakao, K. Tobari, T. Sugino, Y. Ito, M. Mishima, and D. Maeda, “Torque Ripple Suppression Control for PMSMs using Feedforward Compensation and Online Parameter Estimation,” IEEJ Trans. Ind. Appl., Vol. 10, No. 4, pp. 497–505 (2021)

(46) G. Feng, C. Lai, and N. C. Kar, “Speed Harmonic Based Decoupled Torque Ripple Minimization Control for Permanent Magnet Synchronous Machine With Minimized Loss,” IEEE Trans. Energy Convers., Vol. 35, No. 4, pp. 1796–1805 (2020)

(47) S. K. Lee, G. H. Kang, J. Hur, and B. W. Kim, “Stator and Rotor Shape Designs of Interior Permanent Magnet Type Brushless DC Motor for Reducing Torque Fluctuation,” IEEE Trans. Magn., Vol. 48, No. 11, pp. 4662–4665 (2012)

(48) A. Kioumarsi, M. Moallem, and B. Fahimi, “Mitigation of Torque Ripple in Interior Permanent Magnet Motors by Optimal Shape Design,” IEEE Trans. Magn., Vol. 42, No. 11, pp. 3706–3711 (2006)

(49) S. S. R. Bonthu, M. T. B. Tarek and S. Choi, “Optimal Torque Ripple Reduction Technique for Outer Rotor Permanent Magnet Synchronous Reluctance Motors,” IEEE Trans. Energy Convers., Vol. 33, No. 3, pp. 1184–1192 (2018)

(50) Y. U. Park, J. H. Cho, and D. K. Kim, “Cogging Torque Reduction of Single-Phase Brushless DC Motor With a Tapered Air-Gap Using Optimizing Notch Size and Position,” IEEE Trans. Ind. Appl., Vol. 51, No. 6, pp. 4455–4463 (2015)

(51) 清水悠生・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「ホールと窪みを設けたロータ構造による自動車 駆動用 2 層 IPMSM のトルクリプル低減」,平成 29 年電気学会全国大会, 5-006, pp.11–12 (2017)

(52) Y. Shimizu, S. Morimoto, M. Sanada, and Y. Inoue, “Reduction of Torque Ripple in Double-Layered IPMSM for Automotive Applications by Rotor Structure Modification,” Proc. of the 12th International Conference on Power Electronics and Drive Systems (PEDS), 72, pp. 429–434 (2017)

(53) V. Ghorbanian, A. Salimi, and D. A. Lowther, “A Computer-Aided Design Process for Optimizing the Size of Inverter-Fed Permanent Magnet Motors,” IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 65, No. 2, pp. 1819–1827 (2018)

(54) X. Xu, Z. Sun, B. Du, and L. Ai, “Pole Optimization and Thrust Ripple Suppression of New Halbach Consequent-Pole PMLSM for Ropeless Elevator Propulsion,” IEEE Access, Vol. 8, pp. 62042–62052 (2020)

(55) W. Zhao, A. Ma, J. Ji, X. Chen, and T. Yao, “Multiobjective Optimization of a Double-Side Linear Vernier PM Motor Using Response Surface Method and Differential Evolution,” IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 67, No. 1, pp. 80–90 (2020)

(56) J. Hao, S. Suo, Y. Yang, Y. Wang, W. Wang, and X. Chen, “Optimization of Torque Ripples in an Interior Permanent Magnet Synchronous Motor Based on the Orthogonal Experimental Method and MIGA and RBF Neural Networks,” IEEE Access, Vol. 8. pp. 27202–27209 (2020)

(57) S. Barmada, N. Fontana, L. Sani, D. Thomopulos, and M. Tucci, “Deep Learning and Reduced Models for Fast Optimization in Electromagnetics,” IEEE Trans. Magn., Vol. 56, No. 3, Art. No. 7513604 (2020)

(58) H. Sasaki and H. Igarashi, “Topology Optimization Accelerated by Deep Learning,” IEEE Trans. Magn., Vol. 55, No. 6, pp. 1–5, Art. No. 7401305 (2019)

(59) J. Asanuma, S. Doi, and H. Igarashi, “Transfer Learning Through Deep Learning: Application to Topology Optimization of Electric Motor,” IEEE Trans. Magn., Vol. 56, No. 3, pp. 1–4, Art. No. 7512404 (2020)

(60) Y. Shimizu, S. Morimoto, M. Sanada, and Y. Inoue, “Using Machine Learning to Reduce Design Time for Permanent Magnet Volume Minimization in IPMSMs for Automotive Applications,” IEEJ J. Ind. Appl., Vol. 10, No. 5, pp. 554–563 (2021)

(61) Y. Shimizu, S. Morimoto, M. Sanada, and Y. Inoue, “Reducing Design Time of Permanent Magnet Volume Minimization for IPMSM for Automotive Applications Using Machine Learning,” Proc. of the 2021 IEEJ International Workshop on Sensing, Actuation, Motion Control, and Optimization (SAMCON), TT2-1, pp. 248–253 (2021)

(62) 清水悠生・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「機械学習を用いた 2 層 IPMSM の特性予測精度 向上と磁石量最小化設計」,静止器/回転機合同研究会,SA-21-025/RM-21-025 (2021)

(63) Y. Shimizu, S. Morimoto, M. Sanada, and Y. Inoue, “Investigation of Irreversible Demagnetization Constraints in Magnet Volume Minimization Design of IPMSM for Automotive Applications Using Machine Learning,” Proc. of the 2021 IEEE International Electric Machines & Drives Conference (IEMDC), A2L-3 (2021)

(64) 清水悠生・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「機械学習を用いた自動車駆動用 IPMSM の磁石 量最小化設計における耐減磁制約の検討」,令和 3 年電気学会全国大会, WEB22-C4, 5-086(2021)

(65) T. Ishikawa, S. Mizuno, and N. Krita, “Topology Optimization Method for Asymmetrical Rotor Using Cluster and Cleaning Procedure,” IEEE Trans. Magn., Vol. 53, No. 6, Art. No. 7001504 (2017)

(66) T. Sato, K. Watanabe, and H. Igarashi, “Multimaterial Topology Optimization of Electric Machines Based on Normalized Gaussian Network,” IEEE Trans. Magn., Vol. 51, No. 3, Art. No. 7202604 (2015)

(67) S. Barmada, N. Fontana, L. Sani, D. Thomopulos, and M. Tucci, “Deep Learning and Reduced Models for Fast Optimization in Electromagnetics,” IEEE Trans. Magn., Vol. 56, No. 3, Art. No. 7513604 (2020)

(68) J. Asanuma, S. Doi, and H. Igarashi, “Transfer Learning Through Deep Learning: Application to Topology Optimization of Electric Motor,” IEEE Trans. Magn., Vol. 56, No. 3, Art. No. 7512404 (2020)

(69) 清水悠生・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「半教師あり学習データにより構築した深層生成 モデルと畳み込みニューラルネットワークを活用した IPMSM の回転子設計システムの基礎検討」,2021 年電気学会産業応用部門大会, 3-77 (2021)

(70) 清水悠生・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「敵対的生成ネットワークと畳み込みニューラルネットワークを活用した IPMSM の回転子形状最適化」, 静止器/回転機合同研究会, SA-21-067/RM-21-088 (2021)

(71) モータ研究者の技術解説:「同期モータの電圧方程式ー④d,q 軸鎖交磁束を用いた導出ー」, <https://yuyumoyuyu.com/2021/07/05/voltageequation4/> (2021 年 11 月 19 日)

(72) モータ研究者の技術解説:「なぜトルクが電機子電流ベクトルと電機子鎖交磁束ベクトルの外積で計算できるの? 」,<https://yuyumoyuyu.com/2020/07/26/torquederivationbyvectorproduct/> (2021 年 11 月 19 日)

(73) モータ研究者の技術解説:「最大出力制御とは何かー③電流・電圧制限を考慮した最大出力制 御ー」,<https://yuyumoyuyu.com/2020/11/22/currentandvoltagelimit/> (2021 年 11 月 19 日)

(74) モータ研究者の技術解説:「最大出力制御とは何かー①最大トルク/電流制御(MTPA Control) ー」,<https://yuyumoyuyu.com/2020/11/01/maximumtorqueperampere/> (2021 年 11 月 19 日)

(75) モータ研究者の技術解説:「最大出力制御とは何かー②最大トルク/磁束制御(MTPF Control) ー」,<https://yuyumoyuyu.com/2020/11/08/maximumtorqueperfluxlinkage/> (2021 年 11 月 19 日)

(76) モータ研究者の技術解説:「PMSM のモータパラメータをシミュレーション結果から導出する 方法」,<https://yuyumoyuyu.com/2020/06/28/motorparametercalculation/> (2021 年 11 月 19 日)

(77) 株式会社JSOL:「解析屋が見た損失評価―第 2 話:鉄損を計算してみる」,<https://www.jmag- international.com/jp/loss_analysis/02/> (2021 年 11 月 19 日)

(78) 株式会社JSOL:「解析屋が見た損失評価―第 3 話:損失の分離、そして鉄損計算ツールリリ ース」,< https://www.jmag-international.com/jp/loss_analysis/03/> (2021 年 11 月 19 日)

(79) T. J. Barlow, S. Latham, I. S. McCrae, and P. G. Boulter, “A reference book of driving cycles for use in the measurement of road vehicle emissions,” Published Project Report, PPR354 (2009)

(80) United Nations Economic Commission for Europe, “Proposal for a new global technical regulation on the Worldwide harmonized Light vehicles Test Procedure (WLTP),” <https://www.unece.org/fileadmi n/DAM/trans/doc/2014/wp29/ECE-TRANS-WP29-2014-027e.pdf> (2021 年 11 月 19 日))

(81) 国土交通省:「乗用車の排出ガス・燃費試験法に国際基準(WLTP)を導入します。」,<http://www. mlit.go.jp/report/press/jidosha10_hh_000172.html> (2021 年 11 月 19 日)

(82) M. Tutuinu, A. Marotta, H. Steven, E. Ericsson, T. Haniu, N. Ichikawa, and H. Ishii, “Development of a World-wide Worldwide harmonized Light duty driving Test Cycle (WLTC),” GRPE-68-03 (2013)

(83) 国土交通省・経済産業省:「燃費試験法への WLTP の導入に関する最終とりまとめ」,< http:// www.mlit.go.jp/common/001125236.pdf> (2021 年 11 月 19 日)

(84) 国土交通省:「軽・中量車排出ガスの測定方法」,道路運送車両の保安基準の細目を定める 告示,別添 42 (2009)

(85) トヨタ自動車株式会社:「トヨタ プリウス 主要諸元表」,<https://toyota.jp/pages/contents/prius/ 003_p_007/pdf/spec/prius_spec_201501.pdf> (2021 年 11 月 19 日)

(86) 水谷良治・春野健太郎・水谷竜彦:「自動車用電動力応用システムの技術動向 I―トヨタにお ける小型ハイブリッド自動車用モータの開発―」,平成 29 年電気学会産業応用部門大会, 4-S10-6, pp. 57-62 (2017)

(87) 一般社団法人 日本自動車タイヤ協会:「ラべリング( 表示方法) 制度について」, <http://www.jatma.or.jp/labeling/outline.html> (2017 年 11 月 20 日)

(88) 吉岡慎治・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「自動車駆動用 IPMSM のロータ構造による高トルク化と運転特性の検討」,平成 26 年電気学会産業応用部門大会, Vol. 3, pp. 143–146 (2014)

(89) 清田恭平・千葉 明:「HEV 用 60kWSRM の設計と解析」,平成 23 年電気学会産業応用部門大会, 3-87, Vol. 3, pp. 401-406 (2013)

(90) K. Kiyota, T. Kakishima, A. Chiba, “Comparison of Test Result and Design Stage Prediction of Switched Reluctance Motor Competitive With 60-kW Rare-Earth PM Motor,” IEEE Trans. Ind. Electron., Vol. 61, No. 10, pp. 5712–5721 (2014)

(91) 加藤義雄:「自動車用磁石」,豊田中央研究所 R&D レビュー, Vol. 34, No.2, pp. 3-10 (1999)

(92) 小林眞莉香・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「2 層 IPMSM のコギングトルクを低減するための溝を設けたロータ形状の設計手法」,電学論D, Vol. 140, No. 6, pp. 450-457 (2020)

(93) 近藤 稔:「ギャップ磁束密度分布を正弦波状にするための埋込磁石同期機の最適磁石配置 に関する研究」,電学論D, Vol. 131, No. 11, pp. 1269-1275 (2011)

(94) 鈴木颯真・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「自動車駆動用 IPMSM における低鉄損材料の 適用と運転特性の比較」,平成 28 年電気学会産業応用部門大会, Vol. 3, 3-56, pp. 307–310 (2016)

(95) 笠井勝司・浪川 操・平谷多津彦:「JFE スチールにおける高 Si 電磁鋼板の最近の進歩」, JFE 技報,No. 36, pp. 12-16 (2015)

(96) 鈴木颯真・森本茂雄・真田雅之・井上征則:「低鉄損材料を用いた自動車駆動用 IPMSM における運転特性の比較」,平成 28 年電気学会全国大会, Vol. 5, 5-008, pp. 14–15 (2016)

(97) S. Suzuki, S. Morimoto, M. Sanada, and Y. Inoue, “Performance Comparison of IPMSMs Using a Low Iron Loss Material for Automotive Application,” Proc. of the 19th International Conference on Electrical Machines and Systems (ICEMS), LS5C4 (2016)

(98) 千葉 明:「SR モータの高効率化」,電気学会誌,Vol. 137, No. 12, pp. 821-824 (2017)

(99) K. Yamazaki, Y. Seto, “Iron Loss Analysis of Interior Permanent-Magnet Synchronous Motors― Variation of Main Loss Factors Due to Driving Condition,” IEEE Trans. Ind. Appl., Vol. 42, No. 4, pp. 1045-1052 (2006)

(100) K. Yamazaki, A. Abe, “Loss Investigation of Interior Permanent-Magnet Motors Considering Carrier Harmonics and Magnet Eddy Currents,” IEEE Trans. Ind. Appl., Vol. 45, No. 2, pp. 659-665 (2009)

(101) A. Balamurali, C. Lai, A. Mollaeian, V. Loukanov, and N. C. Kar, “Analytical Investigation Into Magnet Eddy Current Losses in Interior Permanent Magnet Motor Using Modified Winding Function Theory Accounting for Pulsewidth Modulation Harmonics,” IEEE Trans. Magn., Vol. 52, No. 7, Art. No. 8106805 (2009)

(102) 平紗多賀男:「パワーエレクトロニクス」,共立出版株式会社 (2014)

(103) K. Yamazaki, K. Utsunomiya, and H. Ohiwa, “Mechanism of Torque Ripple Generation by Time and Space Harmonic Magnetic Fields in Permanent Magnet Synchronous Motors,” IEEE Trans. Ind. Appl., Early Access

(104) データ化学工学研究室(金子研究室):「外れ値検出 (Outlier Detection) もしくは 外れサンプル検出 (Outlier Sample Detection) ~他の値・サンプルと大きく異なる値・サンプルを見つけよう!~」,<https://datachemeng.com/outlierdetection/> (2021 年 11 月 19 日)

(105) A. E. Hoerl, and R. W. Kennard, “Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems,” Technometrics, Vol. 12, No. 1, pp. 55–67 (1970)

(106) モータ研究者の技術解説:「リッジ回帰(Ridge Reression)と LASSOー過学習を抑制する正則化最小二乗法ー【Python プログラム付】」,<https://yuyumoyuyu.com/2021/01/03/regularizedleast squares/> (2021 年 11 月 19 日)

(107) A. J. Smola, and B. Schölkopf, “A tutorial on support vector regression,” Stat. Comput., Vol. 14, No. 3, pp. 199–222 (2004)

(108) モータ研究者の技術解説:「サポートベクター回帰(Support Vector Regression)ー数千のデータセットに対して最強の非線形回帰分析!ー【Python プログラム付】」,<https://yuyumoyuyu.co m/2021/01/10/supportvectorregression/> (2021 年 11 月 19 日)

(109) T. Chen, and C. Guestrin, “XGBoost: A Scalable Tree Boosting System,” Proc. the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 785–794, San Francisco, California, USA (2016)

(110) モータ研究者の技術解説:「非常に強力な決定木のアンサンブル法ーランダムフォレストと勾 配ブースティング決定木ー【Python プログラム付】」,<https://yuyumoyuyu.com/2021/02/21/ense mbledecisiontree/> (2021 年 11 月 19 日)

(111) データ化学工学研究室(金子研究室):「[Python コードあり] サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)のハイパーパラメータを高速に最適化する方法」,<https://datachemeng. com/fastoptsvrhyperparams/> (2021 年 11 月 19 日)

(112) Y. Shimizu, “rigdelasso,” [Online]. Available: https://github.com/yshimizu12/ridgelasso

(113) Y. Shimizu, “SupportVectorRegression,” [Online]. Available: https://github.com/yshimizu12/Support VectorRegression

(114) Y. Shimizu, “EnsembleDecisionTree,” [Online]. Available: https://github.com/yshimizu12/Ensemble DecisionTree

(115) K. Harada, J. Sakuma, I. Ono, and S. Kobayashi: “Constraint-Handling Method for Multi-objective Function Optimization: Pareto Descent Repair Operator,” Evolutionary Multi-Criterion Optimization, pp. 156–170 (2007)

(116) 金子弘昌:「Python で学ぶ実験計画法入門」,講談社 (2021)

(117) データ化学工学研究室(金子研究室):「モデルの適用範囲・モデルの適用領域 (Applicability Domain, AD) ~回帰モデル・クラス分類モデルを使うとき必須となる概念~」,<https://datache meng.com/applicabilitydomain/> (2021 年 11 月 19 日)

(118) I. I. Baskin, N. Kireeva, and A. Varnek: “The One-Class Classification Approach to Data Description and to Models Applicability Domain,” Mol. Inform., Vol. 29, No. 8–9, pp. 581–587 (2010)

(119) B. Schölkopf, J. C. Platt, J. Shawe-Taylor, A. J. Smola, and R. C. Williamson: “Estimating the support of a high-dimensional distribution,” Neural Comput., Vol. 13, No. 7, pp. 1443–1471 (2001)

(120) モータ研究者の技術解説:「1 クラスサポートベクターマシン―異常検知に用いられる教師な し学習の手法!―【Python プログラム付】」,<https://yuyumoyuyu.com/2021/01/31/oneclasssupport vectormachine/> (2021 年 11 月 19 日)

(121) Y. Shimizu, “OneClassSupportVectorMachine,” [Online]. Available: https://github.com/yshimizu12/ oneclasssupportvectormachine

(122) H. Kita, I. Ono, and S. Kobayashi: “Multi-parental extension of the unimodal normal distribution crossover for real-coded genetic algorithms,” Proc. IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 1581–1588 (1999)

(123) Y. Akimoto, R. Hasada, J. Sakuma, I. Ono, and S. Kobayashi: “Generation alternation model for real-coded GA using multi-parent: Proposal and evaluation of just generation gap (JGG),” Proc. the 19th SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems, Vol. 19, pp. 341–346 (2007)

(124) M. Kursa, and W. Rudnicki, "Feature Selection with the Boruta Package," Journal of Statistical Software, Vol. 36, Issue 11 (2010)

(125) C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning. Springer (2006)

(126) モータ研究者の技術解説:「予測を確率分布として与えるガウス過程回帰ー分散の値から予測のばらつき具合も評価可能!ー【Python プログラム付】」,<https://yuyumoyuyu.com/2021/03/07/ gaussianprocessregression/> (2021 年 11 月 19 日)

(127) Y. Shimizu, “GaussianProcessRegression,” [Online]. Available: https://github.com/yshimizu12/

参考文献をもっと見る

全国の大学の
卒論・修論・学位論文

一発検索!

この論文の関連論文を見る