Development of machine learning model toward real-time prediction for car aerodynamics
自動車空力のリアルタイム予測に向けた機械学習モデルの開発
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20224431
- Paper/Info type
- Forum Text (Online)
No.22FORUM-11
- Pages
- 1-6(Total 6 p)
- Date of publication
- Jul 2022
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- JSAE Forum 2022
Detailed Information
| Author(J) | 1) 赤坂 啓, 2) 陳 放歌, 3) 寺口 剛仁, 4) 南里 卓也, 5) 斎藤 大介, 6) 織茂 勝利, 7) 池田 隼, 8) 中里 公亮, 9) 井原 久, 10) 大島 宗彦 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Kei Akasaka, 2) Fangge Chen, 3) Takehito Teraguchi, 4) Takuya Nanri, 5) Daisuke Saito, 6) Shori Orimo, 7) Jun Ikeda, 8) Kosuke Nakasato, 9) Hisashi Ihara, 10) Munehiko Oshima |
| Affiliation(J) | 1) 日産自動車株式会社, 2) 日産自動車株式会社, 3) 日産自動車株式会社, 4) 日産自動車株式会社, 5) 日産自動車株式会社, 6) 日産自動車株式会社, 7) 日産自動車株式会社, 8) 日産自動車株式会社, 9) 日産自動車株式会社, 10) 日産自動車株式会社 |
| Affiliation(E) | 1) Nissan Motor Co., Ltd., 2) Nissan Motor Co., Ltd., 3) Nissan Motor Co., Ltd., 4) Nissan Motor Co., Ltd., 5) Nissan Motor Co., Ltd., 6) Nissan Motor Co., Ltd., 7) Nissan Motor Co., Ltd., 8) Nissan Motor Co., Ltd., 9) Nissan Motor Co., Ltd., 10) Nissan Motor Co., Ltd. |
| Abstract(J) | デザインと優れた空力性能の両立に向けて、限られた期間内に多数のデザイン案の空力予測を行えるツールの開発を行った。本研究では、短時間に空力性能を予測できるように、CFDの代わりに機械学習を用いた予測モデルを開発した。本報では、予測モデルおよび学習データの概要、予測精度や計算時間について紹介する。 Translation |
| Abstract(E) | In this study, a quick prediction tool of car aerodynamics was developed using a machine learning instead of CFD, in order to evaluate many design cases in a short time. In this report, we introduce the proposed model, the training dataset, the accuracy and the prediction time. |
