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Vol.78 No.1

カテゴリ	ホットトピックス
カテゴリ（英）	Hot Topics 翻訳
著者	1) 川渕貴之, 2) 三上秀則, 3) 山戸田武史, 4) 永井洋介
著者（英）	1) Takayuki Kawabuchi, 2) Hidenori Mikami, 3) Takeshi Yamatoda, 4) Yosuke Nagai
勤務先	1) 本田技術研究所, 2) 本田技研工業, 3) IDAJ, 4) フォトロン
抄録	正面衝突事故においては高齢になるほど肋骨骨折を併発して死亡する割合が増加する。肋骨骨折を低減する拘束装置開発には胸部変形量を詳細に計測することは重要である。本稿では、衝突ダミーの計測器付き肋骨の変形量から深層学習モデルを用いて計測器のない肋骨の変形量を推定し、全ての肋骨の変形量を知る手法を紹介する。
抄録（英）	The fatality rate of thoracic injury for elderly occupants in vehicle accidents is significantly high and associated with the number of fractured ribs (NFR) . The objective of this research is to estimate the deflections of all ribs by means of a neural network model using time-histories of rib deflections from four IR-TRACCs and the crash velocity without any installation of additional measurement devices in order to improve a NFR estimation accuracy. Although the number of training datasets was small, the neural network model trained by FEM simulation data could estimate the rib deflections with small error. 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）」

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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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