Development of the Robust Design Method for Crash Analysis Visualization of Conditions for Good Quality by using Pattern Recognition and Machine Learning
衝突解析におけるロバスト設計手法の開発 パターン認識と機械学習を活用した良品条件の可視化
- Delivery
- Available on this site
- Format
- Price
- Non-members (tax incl.):¥1,100 Members (tax incl.):¥880
- Publication code
- 20216257
- Paper/Info type
- Proceedings (Autumn)
No.138-21
- 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) 菅野 千歳, 2) 田村 洋一, 3) 駒村 達哉 |
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Author(E) | 1) Chitoshi Sugano, 2) Yoichi Tamura, 3) Tatsuya Komamura |
Affiliation(J) | 1) トヨタ自動車, 2) トヨタ自動車, 3) トヨタ自動車 |
Affiliation(E) | 1) Toyota Motor, 2) Toyota Motor, 3) Toyota Motor |
Abstract(J) | 衝突解析における一連のロバスト設計プロセスを整理し,統計/機械学習を用いた変形パターンの分類/予測,良否判定,寄与因子の特定が可能であることを示した. Translation |
Abstract(E) | We organized a series of robust design processes for crash analysis and showed that it is possible to classify/predict deformation patterns, judge whether they are good or bad, identify contributing parameters by applying statistical/machine learning methods in each process. |