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第72回自動車技術会賞資料11 - 論文賞機械学習を用いた自動車空力性能を予測するためのサロゲートモデル開発

72nd JSAE Award Poster #11

提供方法: 本サイト上にてダウンロード・閲覧可

形態: PDF

価格: 一般価格(税込)：￥0 会員価格(税込)：￥0

文献・情報種別: 自動車技術会賞

発行年月: 2022年 4月

出版社: (公社)自動車技術会

言語: 日本語

商品詳細

第72回自動車技術会賞資料11 - 論文賞

授賞理由

近年、空力分野では大規模流体計算を用いた性能予測が行われているが、高精度化に伴い計算格子の作成および流体計算に数日を要しており、計算結果のタイムリーな提供は難しい。そこで機械学習を用いて、自動車周りの流れ場および空気抵抗係数を短時間に推定する予測モデルを開発した。既存の機械学習モデルを用いると学習時の誤差が収束しない、または計算が発散する問題があった。これはモデル学習の過程において誤差の情報が消失することが原因であることを解明し、誤差情報の消失を回避できる手法を採用したことで、三次元の複雑な自動車形状の学習を可能にした。本手法は極めて短時間に高精度な予測が可能なため迅速な意思決定に貢献する。加えて、空力や流体のみならず構造系CAEなど広く活用が期待されることから高く評価される。

摘要

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例）X（スペース）Y →「XかつY（を含む）」

「AND」「OR」プルダウンの使い方

「AND」を指定すると、前後の検索ボックスに入力された語句の“双方を含む”データが検索されます。また、「OR」を指定すると、前後の検索ボックスに入力された語句の“いずれかを含む”データが検索されます。

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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