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No.146-26

著者	1) 酒井康平, 2) 荒木崇至, 3) 長野高皓, 4) 河野通治
著者（英）	1) Kohei Sakai, 2) Takashi Araki, 3) Takaaki Nagano, 4) Michiharu Kawano
勤務先	1) マツダ, 2) マツダ, 3) マツダ, 4) マツダ
勤務先（英）	1) Mazda, 2) Mazda, 3) Mazda, 4) Mazda
抄録	自動車開発において，排出ガス（EM）規制強化に伴う車両全体での機能配分の需要に対し，高速かつ高精度な机上でのEM予測技術の構築が求められる．それに対し本研究では，定常性能マップと過渡補正AIを組みあわせたデータ駆動型モデルを提案し，仕様変更を伴う新機種でのモーダルEM予測技術を構築した．
抄録（英）	In automotive development, increasingly stringent emission (EM) regulations require effective allocation of functions at the vehicle level, driving the need for fast and accurate model-based emission prediction technologies. To address this challenge, this study proposes a data-driven model that combines steady-state performance maps with AI-based transient correction. Using this approach, a modal emission prediction method applicable to new vehicle configurations with specification changes is developed. The proposed method enables efficient and reliable emission prediction, supporting model-based development in early-stage vehicle design. 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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