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Vol.54 No.5

カテゴリ	論文
カテゴリ（英）	Paper 翻訳
著者	1) 谷口真潮, 2) 新谷浩平, 3) 小野寺啓祥, 4) 大塚紀子, 5) 勝原忠典
著者（英）	1) Mashio Taniguchi, 2) Kohei Shintani, 3) Hiroaki Onodera, 4) Noriko Ohtsuka, 5) Tadasuke Katsuhara
勤務先	1) トヨタ自動車, 2) トヨタ自動車, 3) トヨタ自動車, 4) トヨタ自動車, 5) トヨタ自動車
抄録	VAE（Variational Autoencoder）を用い複数車種の3次元形状を教師データとし，任意の潜在変数を選択することで多様な車両の3次元形状を生成する技術を構築した．構築技術を用いて生成した3次元形状がCAE解析へ適用可能であることを確認した．
抄録（英）	Predictions using machine learning typically require a large number of design variables that contain performance results (aerodynamics, crash, etc.). Proposed technique based on VAE (Variational Autoencoder) can generate new styling by sampling from latent space values. This method was applied to an engine hood outer. The FE mesh was created by VAE and its eigenvalues were analyzed. The results matched well with the results of created from CAD. It was suggested that machine learning improved prediction accuracy. 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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