(57)【要約】【課題】  磁気浮上車両の台車の位置に基づいて地上コイルと磁気浮上車両の超電導磁石との間の相互インダクタンス値の計算の高速化を図ることにより、磁気浮上車両の挙動解析における磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法を提供する。【解決手段】  磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法において、磁気浮上車両の各台車２に演算コアをそれぞれ割り当て、地上コイル４を演算コア数で分割して相互インダクタンス値を計算する。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気浮上車両の各台車に演算コアをそれぞれ割り当て、地上コイルを演算コア数で分割して相互インダクタンス値を計算することを特徴とする磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法。
【請求項２】
請求項１記載の磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法において、前記相互インダクタンス値の計算は、前記演算コアそれぞれに対してメモリが設けられる分散メモリ型で行うことを特徴とする磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法。
【請求項３】
請求項１記載の磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法において、前記相互インダクタンス値の計算は、前記演算コアが共通のメモリにアクセスする共有メモリ型で行うことを特徴とする磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法。
【請求項４】
請求項３記載の磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法において、前記磁気浮上車両の台車に４個の超電導磁石（ＳＣＭ）を搭載し、該各超電導磁石（ＳＣＭ）に１５個の地上コイルを対応させることを特徴とする磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法。
【請求項５】
請求項３記載の磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法において、前記４個の超電導磁石（ＳＣＭ）はレーストラック状であり、前記地上コイルは８字形状の浮上案内コイルであることを特徴とする磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、磁気浮上車両の挙動解析シミュレーションに係り、特に、マルチコア並列計算による磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
磁気浮上車両の外乱は、大きく分けて電磁力によるものと空気力に起因するものに分けられる。ここでは、電磁力に起因するものを扱う。
従来、磁気浮上車両の挙動解析シミュレーションでは、磁気ばねによる計算を行ってきた。この磁気ばねは、ある方向の運動により、他の方向の力が発生する（例えば、左右方向に変位するとロール方向に力が発生する）という連成ばねとなっていた（下記特許文献１，非特許文献１，２参照）。
【０００３】
ただし、これは磁気浮上車両の挙動がある程度微小な範囲であるという前提でのみ成立するものであり、異常時などの大挙動の場合はこの方法では精度が悪くなる。
そこで異常時などの大挙動の解析の場合は、シミュレーション１サンプリング毎に地上コイルと磁気浮上車両に搭載の超電導磁石との間の電磁力計算を行う必要がある（下記非特許文献３〜７参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４６４７５２７号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】「山梨実験線車両ＭＬＸ０１の車両運動特性」，吉岡  博  外５名，ＲＴＲＩ  ＲＥＰＯＲＴ  Ｖｏｌ．１２，Ｎｏ．８，ｐｐ．２１−２６，１９９８．８
【非特許文献２】「浮上式車両模型実験装置による車両運動の基礎特性試験」，鈴木  江里光  外２名，ＲＴＲＩ  ＲＥＰＯＲＴ  Ｖｏｌ．２２，Ｎｏ．１１，ｐｐ．５−１０，２００８．１１
【非特許文献３】「磁気浮上車両の運動モデル」，吉岡  博  ＲＴＲＩ  ＲＥＰＯＲＴ  Ｖｏｌ．２，Ｎｏ．６，ｐｐ．１７−２２，１９８８．６
【非特許文献４】「超電導磁気浮上鉄道の走行特性解析における相互インダクタンス値計算の高速化」，棚橋  宣康，大崎  博之，平成１０年電気学会産業応用部門全国大会，ｐｐ．３２３−３２４
【非特許文献５】「超電導磁気浮上鉄道の車両運動に対する軌道パネル構造の影響」，アーリー・ロバート、大崎  博之，ＴＥＲ−０１−３５，Ｌ  Ｄ−０１−６９  ｐｐ．７−１２
【非特許文献６】「磁気浮上列車の走行シミュレーション」，亀有  昭久  外４名  第７回「電磁力関連のダイナミックス」シンポジウム講演論文集，１９９５．５．２９〜３１，ｐｐ．４７１−４７６
【非特許文献７】「側壁式電磁誘導浮上システムの等価支持モデル」，大橋  俊介  外２名，Ｔ．ＩＥＥ  Ｊａｐａｎ，ｖｏｌ．１１７−Ｄ，Ｎｏ．６，１９９７，ｐｐ．７５８−７６７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
図６は従来の磁気浮上車両の挙動解析における電磁力の計算方法を示す図である。
（１）磁気浮上車両の位置に基づいて地上コイルと磁気浮上車両搭載の超電導磁石との間の相互インダクタンス値を計算する。
（２）相互インダクタンス値の時間微分により磁気浮上車両搭載の超電導磁石の電磁力を計算する。
【０００７】
（３）磁気浮上車両の電磁力の計算結果を磁気浮上車両に与えて磁気浮上車両の位置を計算する。
（４）上記（１）〜（３）を繰り返し実施して磁気浮上車両の挙動解析を行う。
これをサンプリング毎に逐一計算すると計算時間が著大となる。ここで、計算時間がかかるのは特に上記（１）の相互インダクタンス値の計算である。そこでこの上記（１）の相互インダクタンス値の計算を高速化できれば、全体の計算時間を大幅に短縮できると考えられる。
【０００８】
本発明は、上記状況に鑑みて、磁気浮上車両の超電導磁石の位置に基づいて地上コイルと磁気浮上車両の超電導磁石との間の相互インダクタンス値の計算の高速化を図ることにより、磁気浮上車両の挙動解析における磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、上記目的を達成するために、
〔１〕磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法において、磁気浮上車両の各台車に演算コアをそれぞれ割り当て、地上コイルを演算コア数で分割して相互インダクタンス値を計算することを特徴とする。
〔２〕上記〔１〕記載の磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法において、前記相互インダクタンス値の計算は、前記演算コアそれぞれに対してメモリが設けられる分散メモリ型で行うことを特徴とする。
【００１０】
〔３〕上記〔１〕記載の磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法において、前記相互インダクタンス値の計算は、前記演算コアが共通のメモリにアクセスする共有メモリ型で行うことを特徴とする。
〔４〕上記〔３〕記載の磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法において、前記磁気浮上車両の台車に４個の超電導磁石（ＳＣＭ）を搭載し、この各超電導磁石（ＳＣＭ）に１５個の地上コイルを対応させることを特徴とする。
【００１１】
〔５〕上記〔３〕記載の磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法において、前記４個の超電導磁石（ＳＣＭ）はレーストラック状であり、前記地上コイルは８字形状の浮上案内コイルであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、磁気浮上車両の挙動シミュレーションにおける電磁力計算の高速化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施例を示す磁気浮上車両の配置例を示す模式図である。
【図２】図１の横断面図である。
【図３】本発明の実施例を示す磁気浮上車両の挙動解析における電磁力計算のステップを示す図である。
【図４】分散メモリ型によるマルチプロセッサの模式図である。
【図５】共有メモリ型によるマルチプロセッサの模式図である。
【図６】従来の磁気浮上車両の挙動解析における電磁力の計算方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法は、磁気浮上車両の各台車に演算コアをそれぞれ割り当て、地上コイルを演算コア数で分割して相互インダクタンス値を計算する。
【実施例】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
本発明では、最近のコンピュータのＣＰＵの進化が、演算コアの増加という形で現れるようになってきている点に着目した。つまりＣＰＵコアの動作周波数はまったく変わらないか、むしろ若干遅くなる傾向にあるため、１コアで動作するシーケンシャル（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ：逐次処理）なコードは、最新のＣＰＵを使っても、ほとんど速くならなくなってきている。パーソナルコンピュータ（ＰＣ）１台では時間がかかり過ぎて解けない問題に対して、複数のＰＣを高速なネットワークにつないで並列処理させるという方法があるが、最近のＰＣのＣＰＵに導入されているマルチコアプロセッサは、このような並列処理技術を１チップのＣＰＵで実現している。
【００１６】
図１は本発明の実施例を示す磁気浮上車両の配置例を示す模式図、図２は図１の横断面図である。
これらの図において、１はガイドウェイ、２は磁気浮上車両の台車、３は磁気浮上車両の台車２に搭載される超電導磁石（超電導コイル）、４は地上コイル、４Ａは浮上コイル、４Ｂは浮上コイル４Ａの外側に配置される推進コイルである。
【００１７】
例えば、磁気浮上車両の台車２に４個の超電導磁石（ＳＣＭ）３を搭載し、この各超電導磁石（ＳＣＭ）３に１５個の浮上コイル４Ａを対応させることができる。なお、ここでは、各超電導磁石（ＳＣＭ）３に１５個の地上コイルを対応させているが、その地上コイルの個数は実際のシミュレータでは計算時間に応じて適宜変化させることができる。
また、４個の超電導磁石（ＳＣＭ）３はレーストラック状であり、浮上コイル４Ａは８字形状の浮上案内コイルとすることができる。
【００１８】
そこで、超電導コイル３の通過により浮上コイル４Ａに誘導される電流を求めるために、超電導コイル３と浮上コイル４Ａとの間の相互コンダクタンスを計算することになる。方形近似された浮上コイル４Ａと超電導コイル３の間の相互コンダクタンスＭは、
Ｍ＝（μ／４π）∫C1∫C2｛（ｄｘｄｘ′＋ｄｙｄｙ′＋ｄｚｄｚ′）／
√〔（ｘ−ｘ′）2 ＋（ｙ−ｙ′）2 ＋（ｚ−ｚ′）2 〕｝
この２重線積分を計算するために、以下の計算方法を用いて、リアルタイム電磁力シミュレータにおける磁気浮上車両の電磁力計算の高速化を図る。
【００１９】
図３は本発明の実施例を示す磁気浮上車両の挙動解析における電磁力計算のステップを示す図である。
（１）磁気浮上車両の台車の位置をメモリに格納する（ステップＳ１）。
（２）各台車と地上コイルとの間の相互インダクタンスを各コアで並行して計算する（ステップＳ２）。例えば、４つのＳＣＭに対してＣＰＵのコア数が４（コア１〜コア４）の場合、図３に示すようにして計算を並列化する。つまり、上記図６の（１）で示したステップが、図３のステップＳ２に相当する。後述する図４に示すような分散メモリ型でも、図５に示すような共有メモリ型でも実装可能であり、より高速なメモリ型を選択すればよい。
【００２０】
このような並列処理を行うためには、対象としている問題のデータ構造や処理の依存関係を分析し、複数の計算機で並列に処理できるようにアルゴリズムを書き換える必要があるが、このステップＳ２の相互インダクタンス計算においては、アルゴリズムの書き換えが比較的容易であり、計算の高速化の効果も高い。
（３）磁気浮上車両の電磁力の計算結果を磁気浮上車両に与えて磁気浮上車両の位置を計算する。
【００２１】
ここで、磁気浮上車両の台車２と地上コイル４との間の相互インダクタンス値の計算は、分散メモリ型で行っても、共有メモリ型で行うようにしてもよい。
図４は分散メモリ型によるマルチプロセッサの模式図である。
この図において、１１は相互結合網、１２−１〜１２−ｎは相互結合網１１に接続される複数のプロセッサ（演算コア）、１３−１〜１３−ｎはそれぞれのプロセッサ（演算コア）１２−１〜１２−ｎに設けられる分散メモリ（ローカルメモリ）である。
【００２２】
図５は共有メモリ型によるマルチプロセッサの模式図である。
この図において、２１は共有メモリ、２２は相互結合網、２３−１〜２３−ｎは相互結合網２２に接続される複数のプロセッサ（演算コア）である。
ここで、並列処理システムは、上記したように、分散メモリ型と共有メモリ型という２つに分類できる。共有メモリ型とは、図５に示すような、システムを構成する各プロセッサ（演算コア）が共通のメモリ２１にアクセス可能な構成であり、分散メモリ型とは、図４に示すように、複数のプロセッサ（演算コア）１２−１〜１２−ｎがそれぞれ異なる分散メモリ（ローカルメモリ）１３−１〜１３−ｎを持つという構成である。分散メモリ型では、各分散メモリ（ローカルメモリ）１３−１〜１３−ｎ間の転送を明示的に行う必要があり、転送が不要であれば効果が高くなる。
【００２３】
シミュレーションにおいては、磁気浮上車両の台車単位で並列化するが、分散メモリ型、共有メモリ型どちらでも実装可能であり、より高速な方を選択すれば良い。
従来の方法では１７分を要した相互インダクタンス値の計算が、１台車の磁気浮上車両に対して本発明の方法による計算を実施したところ、計算時間は１１分に短縮され、約３５．３％の高速化を図ることができた。なお、ＣＰＵには、ＡＭＤ  ＰｈｅｎｏｍＸ４（２ＧＨｚ，４コア）を使用した。
【００２４】
さらに、アルゴリズムを並列処理により適したものに書き換えることにより、４コアのＣＰＵの場合で従来の３〜４倍程度の計算速度（約７５％の高速化）が期待できる。また、ここでは、共有メモリ型を用いたが、プログラムを適切に書き換えた上で分散メモリ型を用いることにより、さらなる高速化も期待できる。
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形が可能であり、これらを本発明の範囲から排除するものではない。
【産業上の利用可能性】
【００２５】
本発明の磁気浮上車両の電磁力計算の高速化方法において、磁気浮上車両の台車の位置に基づいて地上コイルと磁気浮上車両の超電導磁石との間の相互インダクタンス値の計算の高速化を図ることができる。
【符号の説明】
【００２６】
１    ガイドウェイ
２    磁気浮上車両の台車
３    磁気浮上車両の台車に搭載される超電導磁石（超電導コイル）
４    地上コイル
４Ａ    浮上コイル
４Ｂ    浮上コイルの外側に配置される推進コイル
１１，２２    相互結合網
１２−１〜１２−ｎ，２３−１〜２３−ｎ    相互結合網に接続される複数のプロセッサ（演算コア）
１３−１〜１３−ｎ    それぞれのプロセッサ（演算コア）に設けられる分散メモリ（ローカルメモリ）
２１    共有メモリ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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