有限要素法と機械学習による電位源推定逆解析

抄録

太陽光発電セル表面の観測電位からセル内部の電位源すなわち電荷密度分布を推定する非接触計測の高精度化を目的とし，機械学習を援用する逆解析手法を検討する．本研究では順解析とし有限要素法に基づく二次元ポアソン方程式を解き電位を求める．これを観測値と看做し，観測点を欠落させ逆解析手法の一種、最小ノルム法により全体の電荷密度分布を推定した．太陽光発電セルの実モデル適用のためには数万自由度の大規模逆解析が必要である．しかし、最小ノルム法は計算コストが高いため、その実現が困難である．そこで一旦学習すれば高速計算可能な機械学習による逆解析を検討する．電位を入力とし電荷密度を出力する学習モデルを構築する．