Development of a Press Feasibility Evaluation Method Using a Surrogate Model
サロゲートモデルを活用したプレス成形性評価手法の開発
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- Publication code
- 20264397
- Paper/Info type
- JSAE Transaction
Vol.57 No.3
- Pages
- 564-569(Total 6 p)
- Date of publication
- May 2026
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
Detailed Information
| Category(J) | 論文 Translation |
|---|---|
| Category(E) | Paper |
| Author(J) | 1) 吉松 隆行, 2) 小島 茂樹, 3) 金井 剛, 4) 原田 貴明, 5) 岡村 浩志, 6) 彌永 大作, 7) 宮澤 侑次, 8) 若狭 守, 9) 野々村 潔 |
| Author(E) | 1) Takayuki Yoshimatsu, 2) Shigeki Kojima, 3) Takashi Kanai, 4) Takaaki Harada, 5) Koji Okamura, 6) Daisaku Yanaga, 7) Yuji Miyazawa, 8) Mamoru Wakasa, 9) Kiyoshi Nonomura |
| Affiliation(J) | 1) トヨタ自動車(株), 2) トヨタ自動車(株), 3) トヨタ自動車(株), 4) トヨタ自動車(株), 5) トヨタ自動車(株), 6) トヨタ自動車(株), 7) トヨタ自動車(株), 8) トヨタ自動車(株), 9) トヨタ自動車(株) |
| Abstract(J) | 自動車デザインの先鋭化により,プレス板金の成形性確保が難しくなり,従来のFEM解析では開発期間の短縮が困難となっている.本報では機械学習による検討のフロントローディングにて成形性の早期確保を狙い,サロゲートモデル構築・活用に必要なデータ拡張手法と余肉部付きモデル生成手法を提案し,予測精度を検証する. Translation |
| Abstract(E) | Recent advancements in automotive styling design have made it more difficult to ensure the press formability of sheet metal and to shorten development time using the conventional finite element method (FEM). Machine learning is considered an effective method for front-loading studies to ensure formability at an early stage of development. In this study, we propose methods to expand the training dataset for surrogate models and modify the prediction target model. We also present the results of verifying the accuracy of surrogate model predictions. |
