3 0 0 0 OA 学生EVフォーミュラ用IPMSM のパワー密度の向上
- 著者
- 安田 善紀 須原 淳 柳田 靖人 大山 和伸 土屋 高志
- 出版者
- パワーエレクトロニクス学会
- 雑誌
- パワーエレクトロニクス学会誌 (ISSN:13488538)
- 巻号頁・発行日
- vol.39, pp.48-54, 2013-03-31 (Released:2015-04-20)
- 参考文献数
- 3
EV category of the Student Formula Japan Competition will be an official event in 2013. In order to optimize the regulations of the category, we have developed an EV based on a vehicle driven by an engine for the student formula. At first, our prototype motor was applied to its traction motor and the test run was performed, and we developed an Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM) suitable for the formula by analyzing the test data. Furthermore, we developed a motor which achieved higher power density and correspondence to the regulation. This paper introduces the developed IPMSM.
1 0 0 0 テーマパークにおける巡回戦略の比較
- 著者
- 柳田 靖 鈴木 恵二
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会研究報告知能と複雑系(ICS) (ISSN:09196072)
- 巻号頁・発行日
- vol.2007, no.26, pp.15-22, 2007-03-14
テーマパーク問題とは,現実問題に即した群ユーザ支援研究を行うための一つの例題であり,大規模動的スケジューリングを単純化した問題として提案されたものである.本稿では,このテーマパーク問題に関してより現実問題に近い多種多様な環境・状況を実現するために,スモールワールド・ネットワークやスケールフリー・ネットワークを代表とする複雑ネットワークの概念を用いたテーマパークモデルを提案する.また,様々な状況に瞬時に対応できる施設利用調整のための巡回戦略を適用したマルチエージェントによって,そのモデル及び戦略の有効性と効率性を比較・検証していく.そして,提案モデルにおける大規模な個人スケジュール調整のための巡回戦略による群ユーザ支援の可能性を示していく.The theme park problem is one of exercises to research on the Mass-User support of applying social problem and it is suggested as the problem that simplified on a large scale dynamic scheduling. In this paper, it is suggested the theme park models which used the general idea of the complicated networks such as small-world networks and scale-free networks to come true the complicated environment such as the real problems. It is compared with the effectiveness and efficiency of the models and the strategies to introduce the multi-agents which is applied the traversal strategies that can support the various situation to coordinate the institutions using instantly. In addition, It is shown that possibility of the Mass-User support by the traversal strategies for large-scale personal schedule adjustment in the suggestion model.