Shingo Hiruma 研究室
主宰者：Shingo Hiruma
北海道大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、電気機械や電磁デバイスの設計と性能評価を高速・高精度に行うための数値解析手法の開発に取り組んでいます。特に、渦電流や磁場現象を扱う電磁場解析の計算負荷を軽減するため、複雑な有限要素法モデルを低次元の簡潔なモデルに変換する「モデル低次化」技術を研究しています。Cauer階段網路法と呼ばれる回路網理論に基づく手法を核として、周波数領域と時間領域の両方で電磁現象を効率的に表現できる方法を開発しています。
応用面では、永磁同期電動機やかご形誘導電動機などの回転機械を対象として、これらの手法を活用しています。トポロジー最適化によるモータの磁石配置や形状の最適設計、巻線などの複雑な構造の均質化モデル化、高周波での渦電流解析など、実用的な設計課題に対応しています。また、機械学習やベイズ統計を組み合わせ、少ないシミュレーション回数で性能を予測するデータ駆動型の手法も展開しており、電動車などの電気機械の迅速な開発に貢献する研究を進めています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（34 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1108/compel-10-2025-0499
- DOI: https://doi.org/10.1108/compel-10-2025-0504
- [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.2025.3619044
- DOI: https://doi.org/10.36227/techrxiv.176583445.54143509/v1
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2024.3387309
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10586028
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjia.23012206
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10586190
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10585955
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2024.3464113
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejjournal.144.695
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10585998
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2024.3486683
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2024.3466808
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2024.3464583
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10585732
- DOI: https://doi.org/10.1108/compel-11-2023-0551
- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10585686
- [2024] Reduced Order Modeling of Rectangular Wires in a Magneto-quasi-static Field for Integral FormulationDOI: https://doi.org/10.1109/cefc61729.2024.10585815
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3245056
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3322286
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3309936
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3306785
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2023.3246629
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cefc55061.2022.9940644
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2022.3163569
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2022.3165943
- [2021] Novel Hybridization of Parameter and Topology Optimizations: Application to Permanent Magnet MotorDOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2021.3078435
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