(L'anglais suit le japonais)
Titre en japonais : Application de l'IAO et des méthodes statistiques dans l'industrie automobile (étude de conception robuste NVH et d'optimisation multi-objectifs)
Ichiro Shibata, Responsable marketing technique, Département marketing, Altea Engineering Co., Ltd.
L'IAO est devenue un outil essentiel dans la recherche des caractéristiques NVH (bruit et vibrations) des automobiles et de la sécurité en cas de collision, mais elle est généralement considérée comme un outil déductif et déterministe qui quantifie de manière unique la relation entrée-sortie pour un seul modèle, et n'est pas capable d'effectuer des évaluations probabilistes qui prennent en compte les diverses incertitudes que possède une carrosserie de véhicule réelle. Toutefois, afin de promouvoir le mouvement sans prototypage (utilisation active du prototypage virtuel à l'aide de l'IAO) qui est mis en œuvre dans l'industrie automobile, l'évaluation probabiliste est importante. Ce séminaire présentera un exemple d'utilisation de JMP pour le DOE, l'analyse de régression multiple et la construction d'un modèle de prédiction probabiliste à l'aide de simulations sur un modèle mathématique dans une méthode de conception robuste NVH qui a été réellement menée dans le cadre d'un projet de recherche conjoint avec un constructeur automobile. Il présentera également un exemple d'utilisation de JMP pour DOE, l'analyse de cluster et les réseaux neuronaux dans la reconnaissance de formes et l'apprentissage automatique pour le contrôle du mode de déformation des structures de carrosserie automobile hautement non linéaires et statiquement indéterminées.
L'application de l'ingénierie assistée par ordinateur et des méthodes statistiques dans l'industrie automobile
(Une enquête sur la conception robuste NVH et l'optimisation multi-objectifs)
Ichiro Shibata, Responsable marketing technique, Division marketing, Altair Engineering
L'ingénierie assistée par ordinateur (IAO) est devenue un outil indispensable pour la mesure du bruit, des vibrations et de la dureté des véhicules, la sécurité en cas de collision, etc. Cependant, de manière générale, l'IAO est considérée comme un outil déductif et déterministe qui quantifie de manière unique les relations entrées-sorties dans les modèles et ne peut être utilisé pour l'évaluation stochastique, compte tenu des diverses incertitudes liées aux automobiles réelles. Cela dit, afin de promouvoir les méthodes sans prototype (application proactive de prototypes hypothétiques par IAO), qui gagnent en popularité dans l'industrie automobile, l'évaluation stochastique est importante. Grâce à des recherches menées en collaboration avec des constructeurs automobiles, j'utilise des méthodes de conception robustes en matière de NVH pour réaliser des analyses de plan d'expérience (DOE) et de régression multiple, et pour construire des modèles de projection probabilistes à partir de simulations numériques avec JMP. Je présenterai un exemple de ce cas, ainsi qu'un exemple de DOE, d'analyse de clusters, de réseaux neuronaux utilisant JMP pour la reconnaissance de formes et l'apprentissage automatique pour le contrôle des modes de déformation de structures automobiles d'ordre élevé, non linéaires et indéterminées.
