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Vol.76 No.10

カテゴリ	ホットトピックス
カテゴリ（英）	Hot Topics 翻訳
著者	1) 足立崇勝, 2) 目良貢, 3) 北村光章, 4) 髙橋宗成, 5) 本田正徳
著者（英）	1) Takamasa Adachi, 2) Mitsugu Mera, 3) Mitsuaki Kitamura, , 4) Munenari Takahashi, 5) Masanori Honda
勤務先	1) マツダ, 2) マツダ, 3) マツダ, 4) マツダ, 5) マツダ
抄録	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．
抄録（英）	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. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

AND検索とOR検索が混在する場合は、OR検索が優先されます。

例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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