機械学習を活用したデフロスタ晴れ性能の逆解析技術の開発
An Inverse Design Method for Windshield Defrosting-Demisting Performance Using Machine Learning Techniques
- 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
- 20224087
- 文献・情報種別
- シンポジウムテキスト
No.16-21
- 掲載ページ
- 1-32(Total 32 p)
- 発行年月
- 2022年 1月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- JSAE 2021年度シンポジウム
書誌事項
カテゴリ | PPT資料 |
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カテゴリ(英) | PPT slides 翻訳 |
著者 | 1) ファン ビン ロン, 2) 田中 博 |
著者(英) | 1) Phan Vinh Long, 2) Tanaka Hiroshi |
勤務先 | 1) トヨタ自動車株式会社, 2) トヨタシステムズ |
勤務先(英) | 1) Toyota Motor Corporation, 2) Toyota Systems |
抄録 | 本研究では機械学習を活用してデフロスタ晴れ性能を表すウィンドシルード流速分布を幅広い設計空間の中で瞬時に予測可能なReduced Modelを作成した。又Reduced Modelの予測結果に対して決定木アルゴリズムを活用したデフロスタ晴れ性能成立条件探索技術(逆解析技術)を構築した。 |