| 講演名 | 2022-11-17 ［依頼講演］ニューラルネットワークを援用したマイクロ波フィルタ設計について 大平 昌敬(埼玉大), 馬 哲旺(埼玉大), |
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| 抄録(和) | マイクロ波バンドパスフィルタ（BPF：Bandpass Filter）の設計の高速化のため，ニューラルネットワーク（NN：Neural Network）を用いた代理モデルによる最適化設計法について述べる．本稿では，まず順問題（電磁界解析）と逆問題（マイクロ波回路設計）について概説し，各々の課題を明らかにする．そしてその課題を解決するため，本稿ではNNを用いて構築した順モデルと逆モデルの2つの代理モデルをBPF設計に導入している．その結果，回路合成で得られた結合行列を逆モデルに入力するだけで瞬時に構造パラメータの初期値を推測することができ，さらに電磁界解析の代わりに順モデルを用いて高速特性計算を行うことで最適化で最適な構造パラメータを即座に得ることができることを示す．本設計手法の有効性は，5段マイクロストリップBPFの設計を通して実証している． |
| 抄録(英) | A surrogate-based electromagnetic (EM) optimization method using neural networks (NNs) is presented for computationally efficient microwave bandpass filter (BPF) design. This paper first describes the forward problem (EM analysis) and the inverse problems (EM circuit design), and the two fundamental issues in BPF designs. To accelerate the BPF design, two surrogate models of forward and inverse models are introduced, which are built with NNs. As a result, the inverse model can instantaneously guess initial structural parameters with high accuracy by inputting synthesized coupling-matrix elements into the NN. Then, the forward model in conjunction with optimization algorithm enables designers to rapidly find optimal structural parameters. The effectiveness of the surrogate-based EM optimization is verified through structural designs of a fifth-order microstrip BPF. |
| キーワード(和) | マイクロ波フィルタ / 代理モデル / ニューラルネットワーク / 最適化設計 |
| キーワード(英) | microwave filters / surrogate model / neural network / optimization design |
| 資料番号 | EMT2022-46 |
| 発行日 | 2022-11-10 (EMT) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMT / IEE-EMT |
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| 開催期間 | 2022/11/17(から3日開催) |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | 電磁界理論一般 |
| テーマ（英） | Electromagnetic Theory, etc. |
| 委員長氏名（和） | 出口 博之(同志社大) / 古川 愼一(日大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Deguchi(Doshisha Univ.) / Shinichi Furukawa(Nihon Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 川口 秀樹(室蘭工大) |
| 副委員長氏名（英） | Hideki Kawaguchi(Muroran Inst. of Tech) |
| 幹事氏名（和） | 山本 伸一(三菱電機) / 石田 健一(九州産業大) / 鈴木 敬久(都立大) / 中 良弘(宮崎大) |
| 幹事氏名（英） | Shinichi Yamamoto(Mitsubishi Electric) / Kenichi Ishida(Kyushu Sangyo Univ.) / Yukihisa Suzuki(Tokyo Metropolitan Univ.) / Yoshihiro Naka(Univ. of Miyazaki) |
| 幹事補佐氏名（和） | 夏秋 嶺(東大) / 新納 和樹(京大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ryo Natsuaki(Univ. of Tokyo) / Kazuki Niino(Kyoto Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Electromagnetic Theory / Technical Meeting on Electromagnetic Theory |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［依頼講演］ニューラルネットワークを援用したマイクロ波フィルタ設計について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Lecture] A Neural-Network Assisted Microwave Filter Design |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | マイクロ波フィルタ / microwave filters |
| キーワード(2)（和/英） | 代理モデル / surrogate model |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 最適化設計 / optimization design |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大平 昌敬 / Masataka Ohira |
| 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） | 馬 哲旺 / Zhewang Ma |
| 第 2 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 | 2022-11-17 |
| 資料番号 | EMT2022-46 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | EMT-256 |
| ページ範囲 | pp.12-17(EMT), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-10 (EMT) |