（英語跟日語）
日文標題：CAE和統計方法在汽車工業中的應用（NVH穩健設計和多目標優化研究）
Altair工程有限公司營銷部
技術營銷經理Ikuro Shibata
CAE已成為追求汽車NVH（振動和噪聲）特性和碰撞安全性的不可或缺的工具，但通常CAE被推導為唯一量化輸入和輸出關係的模型它被認為是一種確定性和確定性的工具，考慮到實際車體所具有的各種不確定性，不可能進行概率評估。然而，概率評估對於促進汽車工業中的試生產（CAE的虛擬原型的積極利用）的推進是重要的。NVH穩健設計方法實際上是與汽車製造商合作開展的，在DOE中使用JMP的案例，多元回歸分析，在數學模型上使用模擬的概率預測模型構建，以及具有更高階非線性的案例我們介紹了在DOE，聚類分析，神經網絡等中利用JMP進行模式識別和機器學習的實例，針對不穩定汽車車身結構的變形模式控制。
計算機輔助工程與統計方法在汽車工業中的應用
（NVH穩健設計和多目標優化研究）
Altair Engineering市場部技術營銷經理Ichiro Shibata
計算機輔助工程（CAE）已成為追求汽車NVH（噪音，振動和粗糙度），碰撞安全等不可或缺的工具。然而，一般而言，考慮到實際汽車的各種不確定性，CAE被認為是一種演繹和確定性工具，它獨特地量化模型中的輸入 - 輸出關係，不能用於隨機評估。話雖如此，為了推廣在汽車行業中越來越受關注的無原型方法，隨機評估非常重要。通過與汽車製造商的聯合研究，我使用NVH穩健設計方法進行DOE和多元回歸分析，並使用JMP數值模型中的模擬建立概率投影模型。我將介紹DOE的案例，聚類分析，使用JMP進行模式識別的神經網絡和用於高階，非線性和不確定汽車結構的變形模式控制的機器學習。
