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No.133-26

著者	1) 永井潤哉, 2) 青野健太郎, 3) 根川亮佑, 4) 高見大輝
著者（英）	1) Junya Nagai, 2) Kentarou Aono, 3) Ryousuke Negawa, 4) Hiroki Takami
勤務先	1) SUBARU, 2) SUBARU, 3) SUBARU, 4) SUBARU
勤務先（英）	1) SUBARU, 2) SUBARU, 3) SUBARU, 4) SUBARU
抄録	自動車パネルに使用される6000系アルミ合金は成形ひずみや塗装焼付時に硬化=ベークハード（BH）し，各条件の組み合わせで耐力が決まる．第1報でBH後耐力の予測技術確立を試み，今回はCAEモデルへの適用と予測精度への影響を調査した．
抄録（英）	The purpose of this research is to use machine learning to predict the strength of an actual vehicle after 6000 series aluminum alloy, which has age-hardening characteristics, has hardened due to heat during the paint baking process, and to apply this to a crash simulation to improve the accuracy of performance predictions by making the model more accurate to the actual vehicle. 翻訳

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例）X（スペース）Y →「XかつY（を含む）」

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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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