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No.105-26

著者	1) 茨木優花, 2) 寺部俊紀, 3) 北村恭平, 4) 中井祥平
著者（英）	1) Yuka Ibaraki, 2) Toshiki Terabe, 3) Kyohei Kitamura, 4) Shohei Nakai
勤務先	1) アイシン, 2) トヨタ自動車, 3) アイシン, 4) アイシン
勤務先（英）	1) Aisin, 2) Toyota Motor, 3) Aisin, 4) Aisin
抄録	電動ウォーターポンプを対象に，DeepSDFによる形状生成とサロゲートモデルを組み合わせた形状最適化手法を検討した．潜在変数と性能の関係を活用することで，新規形状の最適化と性能予測を実現した．本講演では，実務適用において顕在化した課題と今後の展望について報告する．
抄録（英）	A shape optimization method combining DeepSDF-based shape generation and surrogate modeling was investigated for an electric water pump. By leveraging the relationship between latent variables and performance, optimization and performance prediction of newly generated shapes were achieved. This report discusses the challenges identified during practical application, along with approaches to addressing these issues and future perspectives for improving the applicability of the method. 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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