Characteristic Elucidation and Shape Optimization of Multiconductor Transimission Lines by Using Isogeometric Analysis and Machine Learning

利用等几何分析和机器学习进行多导体传输线的特性阐明和形状优化

• 批准号: 19K14961
• 负责人: Sekine Tadatoshi
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Shizuoka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K14961/
• 关键词: 多導体ケーブル; アイソジオメトリック解析; 特性解明; 形状最適化; 重回帰分析; 最適化アルゴリズム; 機械学習; 深層学習; ベクトル基底関数; 電気特性

项目成果

Variability Analysis of a Non-Uniform Transmission Line Using Stochastic Galerkin Method

使用随机伽辽金方法的非均匀传输线的变异性分析

• 发表时间: 2020
• 作者: Takuma Furukawa;Shun Miura;Masataka Iwakuma;Tadatoshi Sekine
• 通讯作者: Tadatoshi Sekine

畳み込みニューラルネットワークを用いた車載ワイヤーハーネスの不良判定手法

基于卷积神经网络的汽车线束缺陷判定方法

• 发表时间: 2021
• 作者: 岡村 直樹;笹山 瑛由;吉田 敬;關根惟敏
• 通讯作者: 關根惟敏

Capacitance Matrix Estimation of Multiconductor Transmission Lines Using Machine Learning

使用机器学习进行多导体传输线的电容矩阵估计

• 发表时间: 2020
• 作者: Nakahara Yuta;Saito Shota;Kamatsuka Akira;Matsushima Toshiyasu;Tadatoshi Sekine
• 通讯作者: Tadatoshi Sekine

Electric Property Analysis and Wire Placement Optimization of Automotive Wire Harness

汽车线束电气特性分析及走线优化

• 发表时间: 2021
• 作者: Takehiro Sato;Fujun He;Eiji Oki;Takashi Kurimoto;Shigeo Urushidani;Tadatoshi Sekine
• 通讯作者: Tadatoshi Sekine

Performance Judgment of Automotive Wire Harness Based on Convolutional Neural Network

基于卷积神经网络的汽车线束性能判断

• 发表时间: 2022
• 作者: Tadatoshi Sekine;Hiromi Itaya;Shin Usuki;Kenjiro T. Miura
• 通讯作者: Kenjiro T. Miura