AI技術の活⽤による振動騒⾳設計の効率化
Improving the efficiency of NVH performance development by AI technology
- 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
- 20224672
- 文献・情報種別
- シンポジウムテキスト
No.06-22
- 掲載ページ
- 117-130(Total 14 p)
- 発行年月
- 2022年 12月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- JSAE 2022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) 立岡 宏治, 2) 市川 佳, 3) 谷川 裕樹 |
著者(英) | 1) Koji Tachioka, 2) Kei Ichikawa, 3) Hiroki Tanigawa |
勤務先 | 1) 株式会社エステック, 2) 本田技研工業株式会社, 3) 本田技研工業株式会社 |
勤務先(英) | 1) ESTECH Corporation, 2) Honda Motor Co., Ltd., 3) Honda Motor Co., Ltd. |
抄録 | NVH性能は3D形状や各種特性値が決定される開発プロセスの後半にならなければ予測が難しく、その為には3D CAEモデルを都度構築する必要がある。本発表では、①初期設計段階における性能予測と中間特徴量への目標値割付けが可能になる技術、②CAEモデルを必要とせず設計画像から性能予測する手法を紹介する。 |
抄録(英) | Since 3D design data and its physical properties are required to predict NVH performance, it is not easy to predict it in the early design stage. In addition, there is a problem that the CAE model must be revised because CAE model is necessary to predict NVH performance, and its impact needs to be predicted every time the design information is updated.This presentation shows the following case studies by using AI technology:1. Technology for predicting NVH performance based on intermediate design values 2. A method for predicting NVH performance from an image data including design information 翻訳 |