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Vol.55 No.2

カテゴリ	論文
カテゴリ（英）	Paper 翻訳
著者	1) 堀江正信, 2) 足立大樹, 3) 谷村慈則
著者（英）	1) Masanobu Horie, 2) Daiki Adachi, 3) Yoshinori Tanimura
勤務先	1) RICOS, 2) RICOS, 3) RICOS
抄録	本研究では、物理法則に基づく既存の機械学習モデルを用いて、自動車の空気抵抗係数を予測する機械学習モデルを構築する。DrivAer モデルの形状をさまざまに変更して作成したデータセットでは、空気抵抗係数の誤差 0.0025 という非常に高い予測精度が得られた。
抄録（英）	In this research, we construct a machine learning model that can predict the drag coefficient based on an existing physics-based machine learning model. The base model can predict velocity and pressure fields accurately thanks to the physical knowledge embedded. Our novelty is to add a model that computes the drag coefficient inside it rather than postprocessing for more accurate results. Also, we generated a dataset using aerodynamic simulation with various shapes generated based on the DrivAer model. The model shows high accuracy with an error of 0.0025 in the drag coefficient for the considered dataset. 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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