「ドライブトレインCFDシミュレーションにおけるAIの活用」講演論文・資料

Kosuke_IKEDA

タイトル：

「ドライブトレインCFDシミュレーションにおけるAIの活用」

 

概要：

走行中の車両において，ドライブトレインはRPM，方向（傾きとピッチ），オイル充填レベル，オイルの等級/粘度など，これらすべての変数がオイル分布に影響し，熱交換が行われる．本論文では，RPMとオイル充填レベルを対象に，この熱交換現象をモデル化するために，微分方程式とディープラーニングを組み合わせた動的サロゲートモデル作成手法であるromAIを適用した．従来のルックアップテーブルアプローチと比較し，システムの状態量を考慮することで，少ないデータで動的な非線形応答を近似することに成功した．

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