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講演抄録/キーワード
講演名 2022-10-13 09:05
近傍磁界情報の機械学習を利用した平行2線MSL間の磁気結合係数の一推定
佐藤雄亮室賀 翔鴨澤秀郁田中元志秋田大EMCJ2022-35 MW2022-81 EST2022-45
抄録 (和) 近傍磁界情報を利用して,プリント基板上の配線間の磁気結合係数を推定する方法について検討した。評価対象は,線路間距離を変化させた平行2線マイクロストリップ線路(Microstrip line, MSL)とした。一方のMSLに1 GHzの信号を印加し,もう一方の両端は50 Ωで終端させた。この近傍磁界情報を利用して,信号を印加したMSLを流れる電流と,グラウンドおよび隣接したMSLを流れるリターン電流により形成される電流ループを,1巻の等価ループ電流モデルとして表した。電流モデルから生じる近傍磁界の理論値を1次元CNN(Convolutional neural network)で学習し,分類器を作製した。電磁界シミュレーションを利用して算出した平行2線MSLから生じる近傍磁界分布を分類器に入力し,ループ電流モデルの形状を推定した。このループ電流モデル間の結合磁束を求めることにより,平行2線MSL間の磁気結合係数を推定した。 
(英) An estimation method of the magnetic coupling coefficient between printed-circuit-board-level lines using a near field information was investigated. Parallel two microstrip lines (MSLs) with different distances between the lines were used as a test bench. A signal current of 1 GHz was applied to one MSL. Both ends of the other MSL were terminated with 50 Ω. The current composed of the signal current in one MSL and the return current in the ground and the neighboring MSL was modeled as a simple one-turn equivalent loop current model. First, a classifier was developed by using a one-dimensional CNN (Convolutional neural network) learned with the theoretical values of the near-field distribution generated from the loop current model. Next, the simulated near-field distributions above the parallel two MSLs were input to the classifier to estimate the geometry of the loop current models. The magnetic coupling coefficients between the estimated loop current models were calculated and compared with those between the parallel two MSLs.
キーワード (和) 磁気結合係数 / 近傍磁界 / ループ電流モデル / マイクロストリップ線路 / 機械学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / /  
(英) Magnetic coupling coefficient / Magnetic near-field / Loop current model / Microstrip line / Machine learning / Convolutional neural network / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 206, EMCJ2022-35, pp. 1-5, 2022年10月.
資料番号 EMCJ2022-35 
発行日 2022-10-06 (EMCJ, MW, EST) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード EMCJ2022-35 MW2022-81 EST2022-45

研究会情報
研究会 EMCJ MW EST IEE-EMC  
開催期間 2022-10-13 - 2022-10-14 
開催地(和) 秋田大学 
開催地(英) Akita University 
テーマ(和) マイクロ波/電磁界シミュレーション/EMC一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EMCJ 
会議コード 2022-10-EMCJ-MW-EST-EMC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 近傍磁界情報の機械学習を利用した平行2線MSL間の磁気結合係数の一推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An estimation of magnetic coupling coefficient between parallel two MSLs using machine leaning of near field information 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 磁気結合係数 / Magnetic coupling coefficient  
キーワード(2)(和/英) 近傍磁界 / Magnetic near-field  
キーワード(3)(和/英) ループ電流モデル / Loop current model  
キーワード(4)(和/英) マイクロストリップ線路 / Microstrip line  
キーワード(5)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(6)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional neural network  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 雄亮 / Yusuke Sato / サトウ ユウスケ
第1著者 所属(和/英) 秋田大学 (略称: 秋田大)
Akita University (略称: Akita Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 室賀 翔 / Sho Muroga / ムロガ ショウ
第2著者 所属(和/英) 秋田大学 (略称: 秋田大)
Akita University (略称: Akita Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 鴨澤 秀郁 / Hidefumi Kamozawa / ヒデフミ カモザワ
第3著者 所属(和/英) 秋田大学 (略称: 秋田大)
Akita University (略称: Akita Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 元志 / Motoshi Tanaka / タナカ モトシ
第4著者 所属(和/英) 秋田大学 (略称: 秋田大)
Akita University (略称: Akita Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-10-13 09:05:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 EMCJ 
資料番号 EMCJ2022-35, MW2022-81, EST2022-45 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.206(EMCJ), no.207(MW), no.208(EST) 
ページ範囲 pp.1-5 
ページ数
発行日 2022-10-06 (EMCJ, MW, EST) 


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