The Future of Computational Engineering in Designing Innovative Vehicle Body Structures
車体構造の新機能を創成するための計算工学の未来
- Delivery
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20244175
- Paper/Info type
- Journal of Society of Automotive Engineers of Japan
Vol.78 No.3
- Pages
- 4-10(Total 7 p)
- Date of publication
- Mar 2024
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
Detailed Information
| Category(J) | 最新のボデー構造とそれを支えるDX Translation |
|---|---|
| Category(E) | Latest body structure and supporting DX |
| Author(J) | 1) 岡澤 重信, 2) 西口 浩司 |
| Author(E) | 1) Shigenobu Okazawa, 2) Koji Nishiguchi |
| Affiliation(J) | 1) 山梨大学大学院, 2) 名古屋大学大学院 |
| Abstract(J) | デジタルデータとの融合性、人に優しい車体構造、オイラー型解法、および3D生成AIなどのトピックに焦点を当て、車体構造に新しい機能を創造するための計算工学の可能性について議論します。計算工学は、実験の代替手段から車体構造の技術革新のための有効であることを示した後に、機械学習やAIなどのデータサイエンスを計算工学に取り入れることが不可欠であることを説明します。さらにスーパーコンピュータやオイラー型解法を用いた数値シミュレーションのいくつかの例や、構造力学的な考慮した3D生成AIの実現可能性の研究例などを示します。最後に、車体構造の計算工学の将来に向けた挑戦や好機について述べます。 Translation |
| Abstract(E) | We explore the potential of computational engineering to create new functions in vehicle body structures, by addressing some topics such as data compatibility, humanfriendly structures, Eulerian methods, and 3D generative AI. We argue that computational engineering is evolving from a replacement for experiments to a driver of innovation for vehicle body structures, and that it is essential to incorporate data science, such as machine learning and AI, into computational engineering. We also demonstrate some examples of numerical simulations using supercomputers and Eulerian methods, as well as the feasibility study of 3D generative AI that takes into account structural mechanical parameters. We conclude by outlining the research challenges and opportunities for the future of computational engineering for vehicle body structures. |
