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SASAKI Hidenori
Faculty of Science and Engineering Department of Electrical and Electronics Engineering
Lecturer
Researchmap URL
https://researchmap.jp/h_sasaki
Researcher information
■ Degree
■ Research Keyword
■ Field Of Study
■ Research Keyword
■ Field Of Study
Career
■ Career
■ Educational Background
■ Educational Background
- Apr. 2019 - Mar. 2021, Hokkaido University, 大学院情報科学院, 情報科学専攻
- Apr. 2016 - Mar. 2018, Hokkaido University, Graduate School of Information Science and Technology, Division of Systems Science and Informatics
- Apr. 2012 - Mar. 2016, Hokkaido University, School of Engineering, Department of Electronics and Information Engineering
- Apr. 2024 - Present
電磁界解析の高度利用とAIの活用による回転機の先進最適化・性能評価技術調査専門委員会 幹事補佐, 電気学会 - Apr. 2023 - Present
磁気センサとAI技術を活用したセンシングシステム調査専門委員会, 電気学会 - Apr. 2022 - Present
電磁界解析を用いた革新技術開発調査専門委員会, 電気学会 - Apr. 2022 - Present
編修専門第１部会, 電気学会 - Jun. 2021 - Present
電気学会東京支部学生員委員会, 電気学会 - Apr. 2024 - Oct. 2024
令和6年度 大学電気系教員協議会 事務局委員 - Apr. 2022 - Mar. 2024
電磁界解析による回転機の高精度モデリングと先進最適化技術調査専門委員会, 電気学会 - Apr. 2022 - Nov. 2023
Conference Committees, ISEM2023 - May 2021 - Mar. 2022
電磁界解析の先進技術応用調査専門委員会, 電気学会 - May 2021 - Mar. 2022
電磁界解析による回転機の高精度性能評価技術調査専門委員会, 電気学会
Research activity information
■ Award
■ Research Themes
- Dec. 2021
日本AEM学会, MAGDA2021優秀講演論文賞
Japan society - Jun. 2020
三菱電機株式会社先端技術総合研究所, 所長表彰
磁石使用量を半減した電動パワーステアリング用モータの開発 - Mar. 2018
電気学会, 平成29年度優秀論文発表B賞 - Mar. 2018
精密工学会, 平成29年度北海道支部学生奨励賞
- Prediction of Motor Characteristic Maps via Deep Operator Networks for Topology Optimization
Hidenori Sasaki; Kazuhisa Iwata; Takahiro Sato; Yuki Sato
IEEE Transactions on Magnetics, Oct. 2024, [Reviewed]
Lead, Corresponding - Motor Characteristics Map Prediction Using Deep Operator Neural Networks
Hidenori Sasaki; Kazuhisa Iwata; Takahiro Sato; Yuki Sato
CEFC 2024 - 21st IEEE Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation, Jul. 2024, [Reviewed]
Lead, Corresponding - Fast Analysis and Design for 3D-Structured Magnetic Components Using Surrogate Model from Transfer Learning
Yuki Sato; Hirokazu Matsumoto; Akito Maruo; Takahiro Sato; Hidenori Sasaki
CEFC 2024 - 21st IEEE Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation, Jul. 2024, [Reviewed] - Acceleration of Waveform Control for Measurement of Magnetic Hysteresis Based on Single Sheet Tester Using Neural Network
Tatsuya Yamaguchi; Yuki Kuroda; Yoshifumi Okamoto; Hidenori Sasaki; Koji Fujiwara
CEFC 2024 - 21st IEEE Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation, Jul. 2024, [Reviewed] - Parameter and Topology Optimization Method for IPM Motors using Multimodal Neural Network
Kazuhisa Iwata; Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi; Daisuke Nakagawa; Tomoya Ueda
CEFC 2024 - 21st IEEE Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation, Jul. 2024, [Reviewed]
Corresponding - Magnetization Estimation for Permanent Magnet Using Convolutional Neural Network
Kazuki Igarashi; Hidenori Sasaki; Masahide Shioyama; Yoshifumi Okamoto
CEFC 2024 - 21st IEEE Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation, Jul. 2024, [Reviewed]
Corresponding - Topology Optimization With Shapley Additive Explanations for Permanent Magnet Synchronous Motors
Hidenori Sasaki; Koichi Yamamura
IEEE Transactions on Magnetics, Mar. 2024, [Reviewed]
Lead, Corresponding - Generalization Performance in Predicting Torque Characteristics Using Convolutional Neural Network and Stator Magnetic Flux
Kazuhisa Iwata; Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi; Daisuke Nakagawa; Tomoya Ueda
IEEE Transactions on Magnetics, Mar. 2024, [Reviewed]
Corresponding - A Fast Physics-informed Neural Network Based on Extreme Learning Machine for Solving Magnetostatic Problems
Takahiro Sato; Hidenori Sasaki; Yuki Sato
2023 24th International Conference on the Computation of Electromagnetic Fields (COMPUMAG), 22 May 2023, [Reviewed] - Speedup of Flux Waveforms Control Using Deep Neural Network for Single Sheet Tester
Kazuki Sumi; Yoshifumi Okamoto; Koji Fujiwara; Hidenori Sasaki
CEFC 2022 - 20th Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation, Proceedings, Nov. 2022, [Reviewed] - Estimation Method for Magnetization Distribution in Permanent Magnet Using Deep Neural Network
Hidenori Sasaki; Daichi Takasu; Narichika Nakamura; Yoshifumi Okamoto
CEFC 2022 - 20th Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation, Proceedings, Nov. 2022, [Reviewed]
Lead, Corresponding - Prediction of IPM Machine Torque Characteristics Using Deep Learning Based on Magnetic Field Distribution
Hidenori Sasaki; Yuki Hidaka; Hajime Igarashi
IEEE Access, Jun. 2022, [Reviewed]
Lead - Topology Optimization for Motor Using Multitask Convolutional Neural Network under Multiple Current Conditions
Hidenori SASAKI
IEEE Transactions on Magnetics, May 2022, [Reviewed]
Lead - Prediction of Current-dependent Motor Torque Characteristics Using Deep Learning for Topology Optimization
Taiga Aoyagi; Yoshitsugu Otomo; Hajime Igarashi; Hidenori Sasaki; Yuki Hidaka; Hideaki Arita
IEEE Transactions on Magnetics, Apr. 2022, [Reviewed] - Topology optimization of electrical devices using Gaussian filter
Hidaka Yuki; Sasaki Hidenori
Journal of Advanced Simulation in Science and Engineering, Aug. 2021, [Reviewed] - Explainable Deep Neural Network for Design of Electric Motors
Hidenori Sasaki; Yuki Hidaka; Hajime Igarashi
IEEE Transactions on Magnetics, Jun. 2021, [Reviewed]
Lead - Topology Optimization using Deep Learning ——Comparison of Simultaneous and Additional Learning——
Hidenori Sasaki; Yuki Hidaka; Hajime Igarashi
IEEJ Transactions on Power and Energy, Dec. 2020, [Reviewed]
Lead - Topology optimization accelerated by deep learning
Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi
IEEE Transactions on Magnetics, Jun. 2019, [Reviewed]
Lead - Multi-objective topology optimization of rotating machines using deep learning
Shuhei Doi; Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi
IEEE Transactions on Magnetics, Jun. 2019, [Reviewed] - Topology optimization of IPM motor with aid of deep learning
Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi
International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, Mar. 2019, [Reviewed]
Lead - Topology optimization using basis functions for improvement of rotating machine performances
Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi
IEEE Transactions on Magnetics, Mar. 2018, [Reviewed]
Lead - Topology optimization of IPM motors using fourier series
Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi
IEEJ Transactions on Power and Energy, Mar. 2017, [Reviewed]
Lead - Regularized topology optimization of IPM motors and post-processing for interpretation of optimal solutions
Hidenori Sasaki; Shintaro Furui; Hajime Igarashi; Hiroki Sakamoto; Takashi Abe; Kazuya Ogura
IEEE CEFC 2016 - 17th Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation, Jan. 2017, [Reviewed]
Lead
- CMA-ESによる非対称コンシクエント磁極を考慮した埋込型永久磁石同期モータのトポロジー最適化に関する基礎検討—Basic Study on the Simultaneous Topology and Parameter Optimization of Asymmetric Consequent Poles Interior Permanent Magnet Synchronous Motor Using the CMA-ES—静止器/回転機・合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
小林 由佳; 岩田 和久; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 11 Sep. 2024 - SHAPによる電流条件を考慮した埋込型永久磁石同期モータのトルク寄与領域可視化手法に関する基礎検討—Visualization Method for Torque Contribution of IPMSM Considering Current Conditions using SHAP—静止器/回転機・合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
山村 孝市; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. SA / 電気学会静止器研究会 [編], 11 Sep. 2024 - 深層学習による設計に特化した特性寄与領域可視化手法に関する検討 : Design-LIME—Design-LIME : An Interpretation Method for Design Using Deep Learning—静止器/回転機・合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
岩田 和久; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 11 Sep. 2024 - Physics Informed Neural Networksと有限要素を用いた静磁界解析手法に関する基礎検討—Basic Study on Magnetostatic Field Analysis Methods Using Physics Informed Neural Networks and Finite Elements—静止器/回転機 合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
佐々木 秀徳; 鈴木 勇大; 佐藤 孝洋; 佐藤 佑樹
電気学会研究会資料. SA / 電気学会静止器研究会 [編], 04 Mar. 2024 - Efficiency Improvement in Motor Development Through the Integration of Deep Learning and Topology Optimization
Hidenori SASAKI
The Journal of The Institute of Electrical Engineers of Japan, 01 Oct. 2023, [Reviewed], [Invited]
Lead, Corresponding - An Investigation on Construction of Response Surface Using Deep Operator Network
佐藤孝洋; 佐藤佑樹; 佐々木秀徳
電気学会研究会資料(Web), Aug. 2023 - An Investigation on Motor Torque Map Prediction using Deep Operator Networks with Convolutional Processing
佐々木秀徳; 岩田和久; 佐藤孝洋; 佐藤佑樹
電気学会研究会資料(Web), Aug. 2023 - A study on the High-Speed Inverse Analysis Method of Electrical Device Structures Using Deep Learning and Topology Optimization
岩田和久; 佐々木秀徳; 五十嵐一; 中川大輔; 上田智哉
電気学会研究会資料(Web), Aug. 2023 - Accelerating Topology Optimization for Electric Motors with Deep Learning
佐々木秀徳; 五十嵐一
電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM), Mar. 2023 - Visualization of Torque Ripple Contribution region of IPMSM Using SHAP
山村孝市; 佐々木秀徳
電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM), Mar. 2023 - Basic Study on Improving Accuracy of Deep Learning for Motor Characteristics Using Empirical Mode Decomposition
鞆谷孝祐; 佐々木秀徳; 生野壮一郎; TOU Zen
電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM), Mar. 2023 - Non-destructive Estimation for Magnetization Distribution in Permanent Magnet Using Deep Learning
五十嵐一輝; 佐々木秀徳; 塩山将英; 中村勢到; 岡本吉史
電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM), Mar. 2023 - A Physics-informed Neural Network for Magnetic Field Based on Extreme Learning Machine
佐藤孝洋; 佐々木秀徳; 佐藤佑樹
電気学会研究会資料(Web), Mar. 2023 - Topology Optimization of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor with Consequent Pole Rotor
岩田和久; 佐々木秀徳
電気学会研究会資料(Web), Mar. 2023 - Speedup of Flux Waveform Control Based on Deep Neural Network in Single Sheet Tester
角和樹; 岡本吉史; 藤原耕二; 佐々木秀徳
電気学会研究会資料(Web), Nov. 2022 - Prediction of IPMSM performance using deep learning with considering the position of magnets and distribution of rotor core
岩田和久; 佐々木秀徳; 五十嵐一; 中川大輔; 上田智哉
MAGDAコンファレンス講演論文集, Nov. 2022 - AIを用いたモータモデルの生成とトポロジー最適化の高速化—特集 モータ磁気設計の最新動向
佐々木 秀徳
機械設計 = Machine design, Oct. 2022, [Invited]
Lead, Corresponding - Topology optimization of IPMSM with simultaneous use of deep learning explainability by SHAP
佐々木秀徳
電気学会研究会資料(Web), Sep. 2022 - Examination of magnetic characteristic prediction of motors for automation and speeding up of magnetic circuit design in automobile drive motors (2nd report)
中川大輔; 上田智哉; 佐々木秀徳; 五十嵐一
電気学会研究会資料(Web), Sep. 2022 - Basic Study on Multi-Step Topology Optimization of Motor Structures Using Deep Learning
佐々木秀徳; 五十嵐一; 中川大輔; 上田智哉
電気学会産業応用部門大会(CD-ROM), Aug. 2022 - Speedup of Flux Waveform Control Based on Deep Neural Network in Single Sheet Tester
角和樹; 岡本吉史; 藤原耕二; 佐々木秀徳
電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM), Mar. 2022 - A Study on Estimation Method for Magnetization Distribution in Permanent Magnet Using Deep Learning
高須大地; 佐々木秀徳; 中村勢到; 岡本吉史
電気学会研究会資料(Web), Mar. 2022 - Examination of magnetic characteristic prediction of motors for automation and speeding up of magnetic circuit design in automobile drive motors
中川大輔; 上田智哉; 佐々木秀徳; 五十嵐一
電気学会研究会資料(Web), Mar. 2022 - Study on Generalization of the Prediction Model of Rotating Machine Characteristics Using the Gap Flux Density Distribution
佐々木秀徳; 五十嵐一; 中川大輔; 上田智哉
電気学会研究会資料(Web), Mar. 2022 - Design Optimization Based on Electromagnetism and Artificial Intelligence (AI)(2・Finish)Deep Learning and Monte Carlo Tree Search
五十嵐 一; 佐々木 秀徳
電子情報通信学会誌 = The journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, Feb. 2022, [Reviewed], [Invited] - Prediction of Motor Characteristic Using Deep Learning and Acceleration of Topology Optimization
SASAKI Hidenori
Journal of the Japan Society of Applied Electromagnetics and Mechanics, 2022, [Reviewed], [Invited]
Lead, Last, Corresponding - A Study on Improving the Accuracy of Estimating Motor Torque by Deep Learning Using Distribution Data
佐々木秀徳
MAGDAコンファレンス講演論文集, Dec. 2021 - Accuracy Improvement of Torque Ripple Estimation under Multiple Current Conditions Using CNN
佐々木秀徳
電気学会研究会資料(Web), Sep. 2021 - Current characteristics prediction of permanent magnet motor using deep learning and its application to topology optimization
青柳泰我; 大友佳嗣; 五十嵐一; 佐々木秀徳; 日高勇気; 有田秀哲
電気学会研究会資料, Mar. 2021 - Basic study on deep learning of torque performance of rotating machines based on magnetic field distribution
佐々木秀徳; 日高勇気; 有田秀哲; 伊藤一将; 五十嵐一
電気学会研究会資料, Sep. 2020 - Topology optimization of rotating machines using Explainable AI: a fundamental study
佐々木秀徳; 日高勇気; 伊藤一将; 田中敏則; 五十嵐一
電気学会研究会資料, Jan. 2020 - Study on additional learning method in deep learning
佐々木秀徳; 日高勇気; 伊藤一将; 田中敏則; 大友佳嗣; 五十嵐一
電気学会研究会資料, Sep. 2019 - Topology optimization of rotating machines using deep learning: a fundamental study
佐々木秀徳; 五十嵐一
電気学会静止器研究会資料, Sep. 2017
- 電気学会技術報告 第1547号「電磁界解析の先進応用技術」
Contributor, 3.3節AI を用いた最適設計
電気学会, Jun. 2023 - Accurate Performance Evaluation Technology for Rotating Machines by Electromagnetic Field Analysis
Contributor, 4.2節AI・機械学習の適用
電気学会, Dec. 2022
- 〔Major achievements〕Accelerating topology optimization of interior permanent magnet synchronous motor using deep generative models
Hidenori Sasaki
NuMoDiTEE2025, 26 Mar. 2025, [Invited] - 42極36スロットアウターロータ型永久磁石同期モータのパラメータトポロジー同時最適化に関する検討
関山 航; 佐々木秀徳
電気学会 静止器/回転機合同研究会, 07 Mar. 2025 - 回路トポロジーを考慮した等価回路生成手法に関する基礎検討
佐々木秀徳; 片岡優斗; 佐藤佑樹
電気学会 静止器/回転機合同研究会, 06 Mar. 2025 - Motor-LIME: Interpretation Method for Motor Design Based on Deep Learning
Kazuhisa Iwata; Hidenori Sasaki
21st International IGTE Symposium 2024, 16 Sep. 2024 - Predicting Torque Characteristics of Synchronous Reluctance Motos Using Swin Transformer
Taisuke Nagayama; Hidenori Sasaki
21st International IGTE Symposium 2024, 16 Sep. 2024 - CMA-ESによる非対称コンシクエント磁極を考慮した埋込型永久磁石同期モータのトポロジー最適化に関する基礎検討
小林由佳; 岩田和久; 佐々木秀徳
電気学会 静止器/回転機合同研究会, 11 Sep. 2024 - Fast Analysis and Design for 3D-Structured Magnetic Components Using Surrogate Model from Transfer Learning
Yuki Sato; Hirokazu Matsumoto; Akito Maruo; Takahiro Sato; Hidenori Sasaki
The 21st Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2024), 05 Jun. 2024 - Motor Characteristics Map Prediction Using Deep Operator Neural Networks
Hidenori Sasaki; Kazuhisa Iwata; Takahiro Sato; Yuki Sato
The 21st Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2024), 05 Jun. 2024 - Magnetization Estimation for Permanent Magnet Using Convolutional Neural Network
Kazuki Igarashi; Hidenori Sasaki; Masahide Shioyama; Yoshifumi Okamoto
The 21st Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2024), 04 Jun. 2024 - Acceleration of Waveform Cotrol for Measurement of Magnetic Hysteresis Based on Single Sheet Tester Using Neural Network
Tatsuya Yamaguchi; Yuki Kuroda; Yoshifumi Okamoto; Hidenori Sasaki; Koji Fujiwara
The 21st Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2024), 03 Jun. 2024 - Parameter and Topology Optimization Method for IPM Motors Using Multimodal Neural Network
Kazuhisa Iwata; Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi; Daisuke Nakagawa; Tomoya Ueda
The 21st Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2024), 03 Jun. 2024 - Neural Networkを用いた単板磁気試験器における波形制御の高速化に関する検討
山口達也; 黒田優輝; 岡本吉史; 佐々木秀徳; 藤原耕二
令和6年電気学会全国大会, 16 Mar. 2024 - 深層学習による拡張現実技術を用いた二次元非線形磁界可視化の高速化に関する検討
田中駿也; 佐々木秀徳
令和6年電気学会全国大会, 16 Mar. 2024 - Physics Informed Neural Networksを用いた二次元静磁界推定に関する基礎検討
鈴木勇大; 佐々木秀徳; 佐藤孝洋; 佐藤佑樹
令和6年電気学会全国大会, 16 Mar. 2024 - Physics Informed Neural Networksと有限要素を用いた静磁界解析手法に関する基礎検討
佐々木秀徳; 鈴木勇大; 佐藤孝洋; 佐藤佑樹
静止器/回転機合同研究会, 04 Mar. 2024 - Pre-Processing for Deep Learning of Motor Characteristics Using Empirical Mode Decomposition
Kosuke TOMOTANI; Hidenori SASAKI; Ran DONG; Soichiro IKUNO
ISEM2023, 14 Nov. 2023 - 深層学習とトポロジー最適化を併用した電気機器構造の高速逆解析手法に関する検討—A study on the High-Speed Inverse Analysis Method of Electrical Device Structures Using Deep Learning and Topology Optimization—静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
岩田 和久; 佐々木 秀徳; 五十嵐 一; 中川 大輔; 上田 智哉
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 29 Aug. 2023, 電気学会 - 畳込み処理を活用したDeep Operator Networkによるモータトルクマップ推定に関する検討—An Investigation on Motor Torque Map Prediction using Deep Operator Networks with Convolutional Processing—静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
佐々木 秀徳; 岩田 和久; 佐藤 孝洋; 佐藤 佑樹
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 29 Aug. 2023, 電気学会 - Deep Operator Networkを用いた応答曲面作成に関する検討—An Investigation on Construction of Response Surface Using Deep Operator Network—静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
佐藤 孝洋; 佐藤 佑樹; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. SA / 電気学会静止器研究会 [編], 28 Aug. 2023, 電気学会 - Inverse Estimation of Magnetization Distribution of Permanent Magnet Using Deep Learning with Convolution
Kazuki Igarashi; Hidenori Sasaki; Masahide Shioyama; Yoshifumi Okamoto
2023年電気学会産業応用部門大会, 22 Aug. 2023 - 〔主要な業績〕AIやトポロジー最適化の基礎とモータ設計への適用に関する技術動向
佐々木秀徳
TECHNO-FRONTIER 2023 第44 回 モータ技術シンポジウム, 27 Jul. 2023, [Invited] - Topology Optimization of Permanent Magnet Synchronous Motor with Shapley Additive Explanations
Hidenori Sasaki; Koichi Yamamura
Compumag2023, 25 May 2023 - A Fast Physics-informed Neural Network Based on Extreme Learning Machine for Solving Magnetostatic Problems
Takahiro Sato; Hidenori Sasaki; Yuki Sato
Compumag2023, 24 May 2023 - Prediction of Interior Permanent Magnet Motor Characteristics Using CNN with Vector Input of Magnetic Flux Density Distribution
Kazuhisa Iwata; Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi; Daisuke Nakagawa; Tomoya Ueda
Compumag2023, 24 May 2023 - 経験的モード分解を用いた深層学習によるモータ特性推定精度向上に関する基礎検討
鞆谷孝祐; 佐々木秀徳; 生野壮一郎; 董 然
令和5年電気学会全国大会, 17 Mar. 2023 - 深層学習を用いた非破壊による永久磁石の磁化逆推定
五十嵐一輝; 佐々木秀徳; 塩山将英; 中村勢到; 岡本吉史
令和5年電気学会全国大会, 17 Mar. 2023 - Extreme Learning Machineを用いた磁界系Physics-informedニューラルネットワークの検討—A Physics-informed Neural Network for Magnetic Field Based on Extreme Learning Machine—静止器/回転機 合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
佐藤 孝洋; 佐々木 秀徳; 佐藤 佑樹
電気学会研究会資料. SA / 電気学会静止器研究会 [編], 03 Mar. 2023, 電気学会 - コンシクエントポール型永久磁石同期モータのトポロジー最適化に関する基礎検討—Topology Optimization of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor with Consequent Pole Rotor—静止器/回転機 合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
岩田 和久; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 03 Mar. 2023, 電気学会 - DNNを用いた初期波形推定による単板磁気特性試験用磁束波形制御の高速化に関する検討—Speedup of Flux Waveform Control Based on Deep Neural Network in Single Sheet Tester—マグネティックス/モータドライブ/リニアドライブ合同研究会 モータドライブ,リニアモータ技術一般,磁性材料,磁気応用一般
角 和樹; 岡本 吉史; 藤原 耕二; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. MAG = The papers of technical meeting on magnetics, IEE Japan / マグネティックス研究会 [編], 22 Nov. 2022 - 深層学習による磁⽯位置と磁性体形状の変化を同時考慮したIPMSMの特性推定に関する検討
岩田 和久; 佐々木 秀徳; 五十嵐 一; 中川 大輔; 上田 智哉
MAGDA2022, 01 Nov. 2022 - Estimation Method for Magnetization Distribution in Permanent Magnet Using Deep Neural Network
Hidenori Sasaki; Daichi Takasu; Narichika Nakamura; Yoshifumi Okamoto
CEFC2022, 26 Oct. 2022 - Speedup of Flux Waveforms Control Using Deep Neural Network for Single Sheet Tester
Kazuki Sumi; Yoshifumi Okamoto; Koji Fujiwara; Hidenori Sasaki
CEFC2022, 25 Oct. 2022 - 自動車駆動用モータにおける磁気回路設計の自動化と高速化に向けたモータの磁気特性予測の検討(第2報)—Examination of magnetic characteristic prediction of motors for automation and speeding up of magnetic circuit design in automobile drive motors(2nd report)—静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
中川 大輔; 上田 智哉; 佐々木 秀徳; 五十嵐 一
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 30 Sep. 2022 - SHAPによる深層学習説明性を併用したIPMSMのトポロジー最適化—Topology optimization of IPMSM with simultaneous use of deep learning explainability by SHAP—静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 30 Sep. 2022 - Visualization of Contributing region to Motor Characteristics Using Explainable Deep Learning
Hidenori Sasaki
IGTE2022, 19 Sep. 2022 - Optimal design of electric devices based on machine learning
Hajime Igarashi; Hidenori Sasaki; Hayaho Sato
ISEM2022, 05 Jun. 2022, [Invited] - Deep Neural Networkを用いた初期波形推定による単板磁気試験器における磁束波形制御の高速化に関する検討
角 和樹; 岡本吉史; 藤原耕二; 佐々木秀徳
令和4年電気学会全国大会, 21 Mar. 2022 - 〔主要な業績〕深層学習を用いた回転機磁気構造のトポロジー最適化技術
佐々木秀徳; 五十嵐一
電子情報通信学会総合大会, 16 Mar. 2022, [Invited] - Examination of magnetic characteristic prediction of motors for automation and speeding up of magnetic circuit design in automobile drive motors
中川大輔; 上田智哉; 佐々木秀徳; 五十嵐一
静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用, 08 Mar. 2022 - Study on Generalization of the Prediction Model of Rotating Machine Characteristics Using the Gap Flux Density Distribution
佐々木秀徳; 五十嵐一; 中川大輔; 上田智哉
静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用, 08 Mar. 2022 - A Study on Estimation Method for Magnetization Distribution in Permanent Magnet Using Deep Learning
髙須大地; 佐々木秀徳; 中村勢到; 岡本吉史
静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用, 08 Mar. 2022 - Topology Optimization for IPM Motor Using Multitask CNN and Considering Current Conditions
Hidenori Sasaki
Compumag2021, 19 Jan. 2022 - Prediction of Current-dependent Motor Torque Characteristics Using Deep Learning for Topology Optimization
Taiga Aoyagi; Yoshitsugu Otomo; Hajime Igarashi; Hidenori Sasaki; Yuki Hidaka; Hideaki Arita
Compumag2021, 19 Jan. 2022, IEEE - Deep Learning-based Estimation Method of Magnetization Distribution in Permanent Magnet
Daichi Takasu; Hidenori Sasaki; Narichika Nakamura; Yoshifumi Okamoto
2022 Joint MMM-Intermag Conference, 10 Jan. 2022 - A Study on Improving the Accuracy of Estimating Motor Torque by Deep Learning Using Distribution Data
Hidenori Sasaki
MAGDA2021, 06 Dec. 2021 - CNNを用いた複数電流条件におけるトルクリップル推定高精度化に関する検討 (静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. RM, 10 Sep. 2021, 電気学会 - 深層学習による永久磁石モータの電流特性推定とトポロジー最適化への適用 (静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
青柳 泰我; 大友 佳嗣; 五十嵐 一; 佐々木 秀徳; 日高 勇気; 有田 秀哲
電気学会研究会資料. RM, 04 Mar. 2021, 電気学会 - Explainable Deep Neural Network for Design of Electric Motors
Hidenori Sasaki; Yuki Hidaka; Toshinori Tanaka; Kazumasa Ito; Hajime Igarashi
CEFC2020, Nov. 2020 - ガウシアンフィルターを用いた電気機器のトポロジー最適化 (静止器 回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
日高 勇気; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. SA, 04 Sep. 2020, 電気学会 - 磁界分布を用いた回転機トルク特性の深層学習 : 基礎検討 (静止器 回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
佐々木 秀徳; 日高 勇気; 有田 秀哲; 伊藤 一将; 五十嵐 一
電気学会研究会資料. RM, 04 Sep. 2020, 電気学会 - 説明可能AIを援用した回転機のトポロジー最適化手法 : 基礎検討 (静止器 回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
佐々木 秀徳; 日高 勇気; 伊藤 一将; 田中 敏則; 五十嵐 一
電気学会研究会資料. RM, 24 Jan. 2020, 電気学会 - 深層学習における追学習手法に関する検討 (静止器 回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
佐々木 秀徳; 日高 勇気; 伊藤 一将; 田中 敏則; 大友 佳嗣; 五十嵐 一
電気学会研究会資料. SA, 13 Sep. 2019, 電気学会 - AI技術と高精度電磁界解析を用いた最適設計
五十嵐一; 佐々木秀徳
平成30年電気学会全国大会, 14 Mar. 2018, [Invited] - 深層学習によるトポロジー最適化の高速化 —基礎的検討
佐々木秀徳; 五十嵐一
電気・情報関係学会北海道支部連合大会, Oct. 2017 - 深層学習を用いた回転機のトポロジー最適化 : 基礎的検討 (静止器 回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
佐々木 秀徳; 五十嵐 一
電気学会研究会資料. RM, 22 Sep. 2017, 電気学会 - Topology Optimization of Rotating Machines Using Multi-Step NGnet-based Method
H. Sasaki; H. Igarashi
ISEM2017, Sep. 2017 - 非線形磁気特性を考慮した回転機のトポロジー最適化
佐々木秀徳; 五十嵐一
非線形問題の解法に関する研究会, Sep. 2017 - Topology Optimization of Reluctance Motor Using Particle Swarm Approach
X. Liu; H. Sasaki; H. Igarashi
平成29年 電気学会 電子・情報・システム部門大会, Sep. 2017 - Topological Optimization Using Basis Functions for Improvement of Rotating Machine Performances
H. Sasaki; H. Igarashi
Compumag2017, Jun. 2017 - IPMモータのトポロジー最適化における形状変化
佐々木 秀徳; 五十嵐 一
平成28年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, Nov. 2016 - 群知能最適化手法に関する基礎検討
劉 カン岐; 佐々木 秀徳; 五十嵐 一
平成28年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, Nov. 2016 - Shape Fitting and Optimization of Rotating Machines Using Basis Function Methods
Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi
IGTE2016, Sep. 2016 - 損失を考慮した埋込磁石同期モータの固定子形状トポロジー最適化
佐々木秀徳; 古井真太郎; 五十嵐一
平成27年度電気学会全国大会, Mar. 2016, 電気学会
- Sep. 2022 - Present
法政大学大学院理工学研究科 - Sep. 2021 - Present
法政大学 - Sep. 2021 - Present
法政大学 - Sep. 2021 - Present
法政大学 - Apr. 2021 - Present
法政大学 - Apr. 2021 - Present
法政大学 - Apr. 2021 - Present
法政大学 - Apr. 2021 - Present
法政大学
■ Research Themes
- 強化学習を用いたモータ磁気回路設計の自動化に関する研究
Sep. 2024 - Mar. 2025 - 深層学習・トポロジー最適化等を活用した回転機設計技術の開発
Jun. 2024 - Mar. 2025 - 非接触界磁給電系を有した波力発電機の開発
Apr. 2024 - Mar. 2025 - 磁気シミュレーションとビッグデータを駆使した電気機器の新奇構造開発
Oct. 2023 - Mar. 2025 - AIを用いたモータ特性予測の高速化の研究トラクションモータへの適用
Oct. 2021 - Sep. 2023
- 特許第7450796号, JP2021007322, 回転電機
佐々木 秀徳; 元吉 研太; 廣谷 迪; 池田 紘子; 藤倉 昇平 - 特許第7325645号, JP2021024954, 回転電機および回転電機の製造方法
川村 浩司; 元吉 研太; 池田 紘子; 藤倉 昇平; 佐々木 秀徳 - 特許第7308645号, 特開2020-171094, 特願2019-070366, 回転電機
川村 浩司; 元吉 研太; 池田 紘子; 岡崎 広大; 佐々木 秀徳 - 20230208225, 17/927741, ROTATING ELECTRIC MACHINE
Hidenori Sasaki; Kenta Motoyoshi; Shohei Fujikura; Hiroko Ikeda; Koji Kawamura - 特許第7055220号, JP2018043515, 回転電機
岡崎 広大; 元吉 研太; 滝澤 勇二; 池田 紘子; 佐々木 秀徳; 廣谷 迪; 阿久津 悟; 岡崎 正文; 杉 なつみ - 特許第6862614号, 特願2020-554547, 回転子及び回転電機
元吉 研太; 佐々木 秀徳 - 特許第7066310号, WO2020-194709, 特開2020-171094, 特願2019-070366, 回転電機
川村 浩司; 元吉 研太; 池田 紘子; 岡崎 広大; 佐々木 秀徳 - 特許第6641545号, 特願2019-556991, 回転電機
元吉 研太; 佐々木 秀徳; 岡崎 広大; 池田 紘子 - 特開2019-133371, 特願2018-014417, 形状最適化結果表示方法及びその装置
五十嵐 一; 佐々木 秀徳; 阿部 崇志; 小倉 和也; 坂本 宏紀 - 特開2019-095992, 特願2017-223830, 形状最適化結果表示方法及びその装置
五十嵐 一; 佐々木 秀徳; 阿部 崇志; 小倉 和也; 坂本 宏紀 - 特開2019-095993, 特願2017-223831, 形状最適化結果表示方法及びその装置
五十嵐 一; 佐々木 秀徳; 阿部 崇志; 小倉 和也; 坂本 宏紀
