商品詳細

第73回 自動車技術会賞 資料10 - 論文賞

授賞理由

近年の車両開発は、魅力ある商品をタイムリーに提供するために、開発費や開発期間を低減し、良品な商品を短期間でお届けすることが求められている。本研究では、車両開発の企画段階で、ボデーの骨格配置および意匠を変更した際の、質量と性能の多機能トレードオフ検討を、リアルタイムで可能にするCAE/機械学習技術を開発した。パラメトリックFEモデルを用いたサンプリング解析結果より機械学習モデルを構築し、結果をプロットした性能マップを活用することで、多機能間のトレードオフの関係および目標達成の可否を、定量的に検討できることを示した。ボデーの骨格配置及び意匠を変更させながら、車体剛性、空力、衝突、質量と、多機能を同時に、リアルタイムで評価できる手法であり、車両開発期間、開発費の低減に寄与する点で高く評価される。

摘要

・「文献・情報検索システム」ユーザの方はどなたでも無料でご購入いただけます。