衝突解析におけるロバスト設計手法の開発 パターン認識と機械学習を活用した良品条件の可視化
Development of the Robust Design Method for Crash Analysis Visualization of Conditions for Good Quality by using Pattern Recognition and Machine Learning
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20216257
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集(秋)
No.138-21
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2021年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2021年秋季大会 【オンライン】
書誌事項
著者 | 1) 菅野 千歳, 2) 田村 洋一, 3) 駒村 達哉 |
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著者(英) | 1) Chitoshi Sugano, 2) Yoichi Tamura, 3) Tatsuya Komamura |
勤務先 | 1) トヨタ自動車, 2) トヨタ自動車, 3) トヨタ自動車 |
勤務先(英) | 1) Toyota Motor, 2) Toyota Motor, 3) Toyota Motor |
抄録 | 衝突解析における一連のロバスト設計プロセスを整理し,統計/機械学習を用いた変形パターンの分類/予測,良否判定,寄与因子の特定が可能であることを示した. |
抄録(英) | We organized a series of robust design processes for crash analysis and showed that it is possible to classify/predict deformation patterns, judge whether they are good or bad, identify contributing parameters by applying statistical/machine learning methods in each process. 翻訳 |