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Vol.56 No.1

カテゴリ	論文
カテゴリ（英）	Paper 翻訳
著者	1) 小野寺啓祥, 2) 大塚紀子, 3) 谷口真潮, 4) 木村成竹
著者（英）	1) Hiroaki Onodera, 2) Noriko Ohtsuka, 3) Mashio Taniguchi, 4) Masatake Kimura
勤務先	1) トヨタ自動車株式会社, 2) トヨタ自動車株式会社, 3) トヨタ自動車株式会社, 4) トヨタ自動車株式会社
抄録	外板パネルのサロゲートモデルの性能予測精度向上のために，学習不足空間を探査し，不足空間に対して形状生成AIにて新規学習データを作成，追加，学習を繰り返すサイクルを構築し，フードアウタパネルで実証した．生成形状を学習データに加えてサロゲートモデルを更新することで予測精度が向上することを確認した.
抄録（英）	To improve the performance prediction accuracy of surrogate models for exterior panels, a cycle that explores and detect a lack of training data in design space, creates new training data using 3D shape generation AI and CAE for the detected area and iteratively update the surrogate model is established. The process was applied to the surrogate model of hood outer rigidity performance and the prediction accuracy is improved．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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