CHT解析を活用した冷却水温予測と深層学習の活用
Predicting Coolant Temperature with Conjugate Heat Transfer (CHT) Analysis and Deep Learning
- 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
- 20244144
- 文献・情報種別
- シンポジウムテキスト
No.21-23
- 掲載ページ
- 76-92(Total 17 p)
- 発行年月
- 2024年 2月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- JSAE 2023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) 下川 智史 |
著者(英) | 1) Tomofumi Shimokawa |
勤務先 | 1) トヨタ自動車株式会社 |
勤務先(英) | 1) TOYOTA MOTOR CORPORATION |
抄録 | CHT解析を用いて冷却水温を予測しているが,非常に多くの時間を掛け,実測値と同定を取った熱境界条件を用意しなければならない.そこで,重回帰分析と深層学習を組み合わせることで説明可能性を高めつつ、高効率化かつ高精度のサロゲートモデルを構築し、熱境界条件の導出を効率化できたことを紹介する |