機械学習を活用したデフロスタ晴れ性能の逆解析技術の開発
An Inverse Design Method for Windshield Defrosting-Demisting Performance Using Machine Learning Techniques
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20224430
- 文献・情報種別
- フォーラムテキスト(オンライン)
No.22FORUM-11
- 掲載ページ
- 1-21(Total 21 p)
- 発行年月
- 2022年 7月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 自動車技術会フォーラム2022
書誌事項
カテゴリ | PPT資料 |
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著者 | 1) 田中 博 |
著者(英) | 1) Hiroshi TANAKA |
勤務先 | 1) 株式会社トヨタシステムズ |
勤務先(英) | 1) TOYOTA SYSTEMS CORPORTION |
抄録 | 自動車の電動化等に伴い、インストルメントパネル内部の設計自由度が少なくなりつつある状況下で、当該部に配置されるデフロスタノズルおよびダクトに対し機械学習および逆解析を用いることで、目標のデフロスタ晴れ性能を満たす形状導出する技術を開発したので、その内容を報告する。 |