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No.108-21

著者	1) 小西祐介, 2) 新谷浩平
著者（英）	1) Yusuke Konishi, 2) Kohei Shintani
勤務先	1) トヨタ自動車, 2) トヨタ自動車
勤務先（英）	1) Toyota Motor, 2) Toyota Motor
抄録	SDGsの達成には，ゼロ・エミッション達成車両の開発を加速させる必要がある．そのため効率的な開発が求められる中，大規模で複雑な設計問題を分解して最適化するセットベース最適化手法が提唱されている．本論文では，機械学習を活用したセットベース最適化手法を車両開発に応用し，複数性能の成立範囲を探索した結果を示す．
抄録（英）	Acceleration of zero emission vehicle development are required to achieve SDGs and Carbon neutral. For this reason, efficient vehicle development is important. A set based concurrent engineering method has been proposed as an efficient target setting method to decompose a large and complex design problems down to sub-problems. Based on this method, it is important to clarify the feasible region. In this paper, we show an application of this method to a vehicle development. In the application, regression models are constructed and used in optimization problems to find feasible region. 翻訳

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例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

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例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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