Development of Road Noise Prediction Method and Mechanism Clarification Support Technology using Machine Learning
機械学習を用いたロードノイズ予測手法およびメカニズム解明支援技術の開発
- Delivery
- Available on this site
- Format
- Price
- Non-members (tax incl.):¥1,100 Members (tax incl.):¥880
- Publication code
- 20216123
- Paper/Info type
- Proceedings (Autumn)
No.108-21
- Pages
- 1-6(Total 6 p)
- Date of publication
- Oct 2021
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2021 JSAE Annual Congress (Autumn) [Online]
Detailed Information
Author(J) | 1) 足立 崇勝, 2) 目良 貢, 3) 北村 光章, 4) 井上 諒, 5) 髙橋 宗成, 6) 本田 正徳 |
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Author(E) | 1) Takamasa Adachi, 2) Mitsugu Mera, 3) Mitsuaki Kitamura, 4) Ryo Inoue, 5) Munenari Takahashi, 6) Masanori Honda |
Affiliation(J) | 1) マツダ, 2) マツダ, 3) マツダ, 4) マツダ, 5) マツダ, 6) マツダ |
Affiliation(E) | 1) Mazda, 2) Mazda, 3) Mazda, 4) Mazda, 5) Mazda, 6) Mazda |
Abstract(J) | NVH性能改善のための設計支援を目的とし,車体各部品の特性と現象を示す中間変数とロードノイズ性能の関係性を可視化する研究をしている.今回,機械学習によるサロゲートモデル構築と重要因子連鎖構造の可視化により,メカニズム解明と設計指針導出を支援するデータ分析プロセスを実現したため報告する. Translation |
Abstract(E) | In order to support the design for NVH performance improvement, we study the method of visualizing the relationship among characteristics of vehicle body parts, intermediate variables indicating phenomena, and road noise performances.In this paper, we report on the realization of a data analysis process that supports mechanism clarification and design guideline derivation by applying machine learning for constructing surrogate models and visualizing the chain structure of important factors. |