Tetsuji Matsuo 研究室
主宰者：Tetsuji Matsuo
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、電動機や磁性材料を含む電磁装置の動作を、コンピュータ上で高速かつ正確にシミュレーションする手法の開発に取り組んでいます。特に、複雑な電磁場の挙動を簡潔な回路モデルで再現する「モデル順序削減」と呼ばれる技術を中心に研究を進めています。磁性材料の非線形性や履歴特性（磁場の変化に対する遅れ）を考慮した解析手法を提案し、従来の有限要素解析と比べて計算時間を大幅に短縮することを目指しています。
具体的には、Cauerラダーネットワークという回路理論の手法を応用して、かご形誘導電動機や永久磁石同期電動機などの各種モーターの動作予測モデルを構築しています。磁場の非線形性に対応した数値解析手法や、時間積分スキームの開発も行い、リアルタイムシミュレーションの実現を目指しています。同時に、磁性材料の磁気特性を正確に測定・評価する方法や、電磁場解析における数値計算の効率化・安定化に関する基礎理論の研究も進めており、これらは産業用電動機の設計や制御システム開発を支援する基盤技術となっています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（53 件）
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.physb.2026.418623
- DOI: https://doi.org/10.1049/smt2.70036
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2025.3639493
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2025.3619044
- [2025] Electro-Magnetic Decoupling Preconditioner for Eddy Current Problems with External Circuit CouplingDOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2025.3638880
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2025.3633716
- [2024] Parametrized Cauer Ladder Network Equations for Reduced Representation of Nonlinear Magnetic FieldDOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10585843
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2024.3512655
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2024.3486683
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2024.3466808
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2024.3464113
- [2024] Parametrized Cauer Ladder Network Equations for Reduced Representation of Nonlinear Magnetic FieldDOI: https://doi.org/10.1109/cefc65091.2024.10848708
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmmm.2024.171713
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2024.3387309
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10586028
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10585957
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10585686
- DOI: https://doi.org/10.1108/compel-11-2023-0551
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10586132
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10585998
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10585955
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10586190
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10585940
- DOI: https://doi.org/10.1063/9.0000417
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3302875
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3302859
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejfms.143.210
- DOI: https://doi.org/10.1109/compumag56388.2023.10411815
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3246596
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3304725
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3322286
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3310575
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3306785
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3304653
- DOI: https://doi.org/10.1063/9.0000450
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3240478
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3234707
- [2022] Nonlinear Model Order Reduction of Induction Motors Using Parameterized Cauer Ladder Network MethodDOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2022.3171743
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2022.3188062
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc55061.2022.9940628
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejpes.142.400
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2022.3232701
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc55061.2022.9940709
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc55061.2022.9940751
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc55061.2022.9940892
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc55061.2022.9940742
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2022.3148418
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2022.3164698
- DOI: https://doi.org/10.1108/compel-02-2021-0065
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2021.3065024
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2021.3064410
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2021.3060503
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2021.3080301
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