携帯アンテナの形状最適化
- 分野1:
- 電磁場解析
- 分野2:
- 最適設計
使用ソフトウェア
modeFRONTIER、CATIA V5、CST Microwave Studio概要
最近、機械学習を用いたCAE代理モデルの利用が広がっています。CAE代理モデルを利用すると瞬時に計算結果を予測することができ、設計工数の削減が期待できます。CAE代理モデルには、ハイパーパラメータと呼ばれる人間がチューニングすべき変数がありますが、modeFRONTIERはこのチューニングに大きな威力を発揮します。
ロータ形状画像から瞬時に出力トルクを予測する事例では、使用している深層学習モデルにハイパーパラメータがあります。modeFRONTIERは多目的最適化が可能なので、訓練データの損失とテスト(検証)データの正答率の両方を同時に改善するようなハイパーパラメータチューニングを簡単に実施することが可能です。また、チューニング結果の可視化から、ハイパーパラメータの傾向を分かりやすく把握することができます。
出典:ESTECO, Resource Center
https://engineering.esteco.com/resources/success-story/boost-signal-and-enhance-antenna-reception-performance/
解析種別:高周波、HFSS