電磁界シミュレーションのための大規模行列計算技術の開発

电磁场仿真大规模矩阵计算技术发展

基本信息

  • 批准号:
    20K04417
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.75万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本年度は主に、本課題の主要な研究テーマの一つである(1)大規模行列を係数とする離散モデルに対する新しいモデル縮約法の開発と、前年度より着手した(2)Darwin近似に基づく電磁界解析で現れる極めて悪条件な行列の扱いに関する研究、について取り組んだ。以下にその概要を述べる。(1)次項のテーマの対象でもあるDarwin近似モデルにおける、クリロフ型のモデル縮約法について検討を進めた。Darwin近似のこれまでの定式化では、CLN(Cauer Ladder Network)法と呼ばれるクリロフ型のモデル縮約を直接適用することが困難であるが、その適用を可能にする定式化を考案し、モデル縮約の有効性について調査した。また、CLN法による渦電流モデルの縮約について、その精度に関する理論的検討についても検討を進めた。(2)有限要素法によるDarwin近似モデルにおいて現れる係数行列は、誘電率、透磁率等のパラメータの大きさに極めて大きな相違があることにより、通常の渦電流モデルで現れる係数行列と比較して極めて悪条件となる。本テーマの取り組みにおいては、まずゲージ関数に類似した補助的な変数を導入することによって、この悪条件性を解消できることを示した。さらに、補助変数の追加による計算コストの増大を緩和するため、通常の反復解法における前処理の過程に、補助変数の追加と同等の効果を持つ処理を含めることで、より効率的な電磁界計算を可能にする手法についても開発を行った。本年度もコロナ禍にあり研究発表の形態に多大な影響があったが、これらの研究成果の一部はオンラインで開催された国際会議において発表された。
This year, the main research topic is (1) large-scale array coefficient, discrete array coefficient, new array contraction constitution, development of the previous year, and (2) Darwin approximation, electromagnetic field analysis, polar array condition, array correlation research, and group selection. The following is a summary of the information provided. (1) The sub-item of this article is the object of Darwin's approximation, and the sub-item of this article is the object of Darwin's approximation. The Darwin approximation is formalized, and CLN(Cauer Ladder Network) method is used to investigate the effectiveness of reduction. The CLN method is used to calculate eddy currents in a theoretical model. (2) Finite element method: Darwin approximation: coefficient array: inductive current, permeability: coefficient array: coefficient array. This is the first time I've ever seen a person who's been in a relationship with someone who's been in a relationship with someone else. In addition, the calculation of the number of subsidies increases, and the calculation of the number of subsidies increases, and the calculation of the number of subsidies increases, and the calculation of the number of subsidies increases, and the calculation of the number of subsidies increases. This year's international conference on the impact of research on the development of new technologies

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
固有関数展開を用いた Cauer Ladder Network 法の誤差解析に関する一検討
基于特征函数展开的考尔梯网法误差分析研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    長嶺英朗;比留間真悟;美舩 健;松尾哲司
  • 通讯作者:
    松尾哲司
Convergence Analysis of the Cauer Ladder Network Method using Eigenfunction Expansion
使用特征函数展开的 Cauer 阶梯网络方法的收敛性分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    H. Nagamine;S. Hiruma;T. Mifune;T. Matsuo
  • 通讯作者:
    T. Matsuo
FP-CLN法の近似解の誤差評価に関する検討
FP-CLN方法近似解误差评估研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    長嶺英朗;美舩 健;松尾哲司;菅原賢悟
  • 通讯作者:
    菅原賢悟
A Full Preconditioning Approach for Nonlinear Time-Harmonic Eddy-Current Analysis
非线性时谐波涡流分析的完整预处理方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hideaki Nagamine;Takeshi Mifune;Tetsuji Matsuo;Yasuhito Takahashi;Koji Fujiwara
  • 通讯作者:
    Koji Fujiwara
New Ladder Network Formulation Based on Conjugate Orthogonal Conjugate Residual Method for Eddy-Current Fields
基于涡流场共轭正交共轭残差法的新型梯形网络公式
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Takeshi Mifune;Tetsuji Matsuo
  • 通讯作者:
    Tetsuji Matsuo
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  • DOI:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
    島崎 眞昭
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  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    美舩 健;松尾哲司;島崎眞昭
  • 通讯作者:
    島崎眞昭
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  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
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  • 通讯作者:
    島崎眞昭
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    美舩 健;小畑信彦;岩下武史;島崎眞昭
  • 通讯作者:
    島崎眞昭
新しいマルチグリッド解法:陰的マルチグリッド法の基礎概念
新的多重网格求解方法:隐式多重网格方法的基本概念

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  • 发表时间:
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