Investigation of a Vehicle Aerodynamic Prediction Model Using Latent Representations with Separated Global and Local Geometric Features
全体構造と細部形状を分離した潜在表現に基づく車両空力予測モデルの検討
- Delivery
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20266180
- Paper/Info type
- Proceedings (Autumn)
No.130-26
- Pages
- 1-2(Total 2 p)
- Date of publication
- Oct 2026
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2026 JSAE Annual Congress (Autumn)
Detailed Information
| Author(J) | 1) 中島 卓司, 2) 岡本 泰知, 3) 苗 江東, 4) 佐々木 千里, 5) Bisser Raytchev, 6) 農澤 隆秀, 7) 清水 圭吾, 8) 中村 優佑, 9) 瀬尾 晃平, 10) 坪倉 誠 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Takuji Nakashima, 2) Taichi Okamoto, 3) Jiangdong Miao, 4) Chisato Sasaki, 5) Bisser Raytchev, 6) Takahide Nouzawa, 7) Keigo Shimizu, 8) Yusuke Nakamura, 9) Kohei Seo, 10) Makoto Tsubokura |
| Affiliation(J) | 1) 広島大学, 2) 広島大学, 3) 広島大学, 4) 広島大学, 5) 広島大学, 6) 広島大学, 7) マツダ, 8) マツダ, 9) マツダ, 10) 神戸大学／理化学研究所 |
| Affiliation(E) | 1) Hiroshima University, 2) Hiroshima University, 3) Hiroshima University, 4) Hiroshima University, 5) Hiroshima University, 6) Hiroshima University, 7) Mazda, 8) Mazda, 9) Mazda, 10) Kobe University/RIKEN |
| Abstract(J) | 本研究では，車体形状を解像度に基づき全体構造と細部形状に分離し，両者の潜在表現を統合することで，細部形状の特徴をより適切に保持する潜在表現を構築した．この潜在表現に基づき，空力性能予測モデルと，ニューラルオペレーター型モデルを用いた車両周囲流れ場の高解像度予測モデルを構築し，有効性を検証した． Translation |
| Abstract(E) | In this study, a latent representation of vehicle geometry is constructed by separating the shape into global structure and local features based on spatial resolution and integrating the resulting representations to better retain features associated with local geometric details. Based on this latent representation, an aerodynamic performance prediction model and a neural-operator-based model for high-resolution prediction of the flow field around a vehicle are constructed, and their effectiveness is examined. |
