近年、自動車の電動化や再生可能エネルギーの普及など、電気で動く製品の需要が高まっており、その動力源として主に用いられる永久磁石同期モータの高性能化が大きな重要課題となっています。
他方、2022年後期以降の生成AIブームに起因して、ディープラーニング技術が急速な発展を遂げています。2022年8月にオープンソースで公開された画像生成モデルStable Diffusionや、2022年11月に発表された自然言語モデルベースのチャットボットChatGPTは非研究者にも広く利用され、AIと人間が協調する社会が形成されつつあります。モータ分野においてもAI技術は間違いなく波及し、すべての技術者がデータ解析技術を駆使する時代が到来します。
本セミナーでは、永久磁石同期モータの設計に焦点を置き、永久磁石同期モータの基本原理から、有限要素解析と機械学習を活用したデータ駆動型の設計手法について説明します。
- 永久磁石同期モータの基礎
- モータの分類
- モータの構造
- 動作原理
- 基本的な制御方式
- 永久磁石同期モータ開発の動向
小型・高速化
- 磁性材料
- 高トルク密度化
- 高電圧化
- 冷却
- 振動
- 冗長性・信頼性
- LCAなど
- 機械学習の基礎 (Google Colaboratoryを用いたハンズオン形式)
- 機械学習の基本事項
- 代表的な回帰モデル
- ニューラルネットワーク
- 回帰分析ハンズオン (Google Colaboratory)
- 機械学習を用いたモータ設計最適化 (Google Colaboratoryを用いたハンズオン形式)
- モータ分野で機械学習を応用するメリット
- 埋込磁石同期モータの設計最適化ハンズオン
- 機械学習を始めるために重要な事項 (Google Colaboratory)
- 機械学習のモータ応用事例
- モータ設計への応用
- モータ制御への応用
- モータ異常検知への応用
留意事項
本セミナーでは、ハンズオン形式の講義を含みます。
Google Colaboratory, Google Drive, Google Formsを使用しますので、会社のPC、ネットワークから参加される方は使用可能か事前にご確認ください。
ライブ配信セミナーについて
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