| 講演名 | 2021-12-17 平面BPFの高速周波数特性計算のための畳み込みオートエンコーダを用いた代理モデルの構築 柴田 蓮(埼玉大), 大平 昌敬(埼玉大), 馬 哲旺(埼玉大), |
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| 抄録(和) | 最近，電磁界解析の高速化のために深層学習を用いた代理モデルが注目されている．例えば，解析対象の形状を画像として入力し，その特性を出力する代理モデル（畳み込みニューラルネットワーク）がある．しかし，従来手法では高い汎化性能を得るために大量の電磁界解析が必要であった．本稿では，その問題点を解決するためエンコーダと全結合層で構成される代理モデルを提案し，平面BPF（Bandpass Filter）の周波数特性計算の高速化を図る．提案代理モデルでは，BPFの形状変化の特徴量を捉えることができるエンコーダを事前に生成することによって，電磁界解析を用いたデータの生成数を大幅に削減している．一例として3段多平面BPFの代理モデルを畳み込みオートエンコーダと転移学習によって構築し，従来手法と周波数特性の計算精度を比較評価することによって提案代理モデルが高い汎化性能を有することを示す． |
| 抄録(英) | Recently, surrogate models using deep learning are introduced to speed up electromagnetic (EM) analysis. For instance, a surrogate model, of which the input is image of geometry under analysis and the output is its characteristics, has been constructed by convolutional neural network. However, a large amount of EM analysis results is required to build such surrogate models. To solve this problem, this paper proposes a novel surrogate model consisting of an encoder and fully connected layers for an extremely fast calculation of frequency response of planar BPFs (bandpass filters). In the proposed surrogate model, the amount of data prepared using EM analysis can be reduced by a pre-generated encoder that can extract features of geometry of BPFs from their images. As an example, we construct the surrogate model for third-order planar BPF by using convolutional autoencoder and transfer learning. The generalization performance of the surrogate model is evaluated by comparing the calculation accuracy of frequency responses between the proposed and conventional approaches. |
| キーワード(和) | 畳み込みオートエンコーダ / 平面BPF / 代理モデル |
| キーワード(英) | convolutional autoencoder / planar bandpass filter / surrogate model |
| 資料番号 | MW2021-99 |
| 発行日 | 2021-12-09 (MW) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MW |
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| 開催期間 | 2021/12/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 川崎市産業振興会館 |
| 開催地（英） | Kawasaki City Industrial Promotion Hall |
| テーマ（和） | マイクロ波一般/学生設計試作コンテスト発表会・表彰式 |
| テーマ（英） | Microwave/Presentation and Award Ceremony of SDC |
| 委員長氏名（和） | 末松 憲治(東北大) |
| 委員長氏名（英） | Noriharu Suematsu(Tohoku Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 河合 正(兵庫県立大) / 大久保 賢祐(岡山県立大) / 中溝 英之(三菱電機) |
| 副委員長氏名（英） | Tadashi Kawai(Univ. of Hyogo) / Kensuke Okubo(Okayama Prefectural Univ.) / Hideyuki Nakamizo(Mitsubishi Electric) |
| 幹事氏名（和） | 大平 昌敬(埼玉大) / 河口 民雄(東芝) |
| 幹事氏名（英） | Masataka Ohira(Saitama Univ.) / Tamio Kawaguchi(Toshiba) |
| 幹事補佐氏名（和） | 長谷川 直輝(ソフトバンク) / 片山 光亮(徳山高専) |
| 幹事補佐氏名（英） | Naoki Hasegawa(Softbank) / Kosuke Katayama(NIT, Tokuyama College) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Microwaves |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 平面BPFの高速周波数特性計算のための畳み込みオートエンコーダを用いた代理モデルの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Building Surrogate Model Using Convolutional Autoencoder for Fast Frequency Response Calculation of Planar BPFs |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 畳み込みオートエンコーダ / convolutional autoencoder |
| キーワード(2)（和/英） | 平面BPF / planar bandpass filter |
| キーワード(3)（和/英） | 代理モデル / surrogate model |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 柴田 蓮 / Ren Shibata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 埼玉大学(略称：埼玉大) Saitama University(略称：Saitama Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大平 昌敬 / Masataka Ohira |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 埼玉大学(略称：埼玉大) Saitama University(略称：Saitama Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 馬 哲旺 / Ma Zhewang |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 埼玉大学(略称：埼玉大) Saitama University(略称：Saitama Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-12-17 |
| 資料番号 | MW2021-99 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | MW-303 |
| ページ範囲 | pp.85-90(MW), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-12-09 (MW) |