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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한지훈 (Hoseo University) 최의진 (Hoseo University) 홍선기 (Hoseo University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제72권 제10호
발행연도
2023.10
수록면
1,149 - 1,158 (10page)
DOI
10.5370/KIEE.2023.72.10.1149

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One of the most time-consuming parts of designing an electrical device is optimizing the geometry. Optimization involves fine-tuning dimensions such as slot widths and airgap lengths from a base geometry to meet user needs. FEA(Finite Element Analysis) is typically used to verify this performance. However, conventional FEA requires a separate analysis if the analysis geometry is varied even slightly. This causes a very long time consumption, and a transfer learning-based PINN(Physics-Informed Neural Network) is proposed to solve this problem. Since PINNs are at the basic level worldwide, their performance is analyzed according to hyper-parameters such as model parameters (e.g. weights or biases), preprocessing methods, activation functions, and the number of training data to increase their performance. Based on the analyzed hyper-parameters, the performance of the transfer learning-based PINN is verified under the condition of varying the airgap length of the E-I core.
#PINN #Deep Learning #Hyper-parameter #Transfer learning #Pre-processing #Ritz method

목차

Abstract
1. 서론
2. 물리정보신경망
3. 성능 평가
4. 결론
References

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