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電気学会MAG/MSS/BMS研究会に参加します(2023.12.20-21)

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有限要素法による検討モデルの一例(田近B4)
有限要素法による検討モデルの一例(田近B4)
機械学習で評価したコイルの一例(塚平B4)
機械学習で評価したコイルの一例(塚平B4)

研究会参加・発表のお知らせです。2023年12月20日(水)ー21(木),電気学会MAG/MSS/BMS研究会天童市市民文化会館にて現地開催されます。本研究室から下記1件の発表を行います。


1) MAG-23-128/MSS-23-066/BMS-23-043

コイルを用いた金属判別における励磁電流周波数と磁気センサ位置の検討

◎田近 廉, 石川賢太, 田代晋久, 脇若弘之(信州大学), 町田和俊, 齋藤脩平, 中村善宏(富士電機)

2) MAG-23-131/MSS-23-069/BMS-23-046

機械学習によるコイルインピーダンス特性を用いた非磁性金属判別の検討

◎塚平紘太朗, 石川賢太, 田代晋久, 脇若弘之(信州大学), 町田和俊, 齋藤脩平, 中村善宏(富士電機)


両方とも富士電機殿との共同研究成果です。1)は薄膜磁気センサの利用についての検討です。金属判別には励磁磁界発生と磁界変化測定を一つのコイル行ってきましたが,コイル内径以下の小さな対象物には使えないことを昨年報告しました。コイル内径以下の小さな対象物検査を可能とするため有限要素法を用いた検討結果。2)は非磁性金属判別に使用するパラメータと判別性能を機械学習で評価した結果です。コイルのパラメータとして,インダクタンスと抵抗値のどちらを使用すればよいか?判別に有利な周波数領域は?機械学習における特徴量数との関係は?について報告します。

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