(영어는 일본어를 따릅니다)
일본어 제목 : 자동차 업계에서 CAE 및 통계 기법 활용 (NVH 견고한 설계 및 다목적 최적화 검토)
알테아 엔지니어링 주식회사 마케팅부 테크니컬 마케팅 매니저 시바타 이치로
자동차 NVH(진동 소음) 특성이나 충돌 안전성 등을 추구하는데 있어서 불가결한 툴이 된 CAE이지만, 일반적으로 CAE는 하나에 모델에 대해 일의에 입출력 관계를 정량화하는 연역적이고 결정론적 툴이라고 생각되고 있어, 실제의 차체가 가지는 다양한 불확정성을 고려한 확률론적 평가를 실시할 수 있다. 그러나 자동차 업계에서 진행되고 있는 프로토타입 레스(CAE에 의한 가상적 프로토타입의 적극 활용)의 움직임을 추진하기 위해서는 확률론적 평가가 중요하다. 실제로 자동차 메이커와 공동 연구로서 실시된 NVH 로버스트 설계의 수법에 있어서, DOE 및 중회귀 분석, 수식 모델상에서의 시뮬레이션을 활용한 확률론적 예측 모델 구축 등에서 JMP를 활용한 사례, 및 고차 비선형 한편 부정정인 자동차 차체 구조의 변형 모드 제어를 대상으로 한 패턴 인식과 기계 학습에 있어서, DOE 및 클러스터 학습에서, DOE 및 클러스터
자동차 산업에서의 컴퓨터 지원 엔지니어링 및 통계적 방법의 적용
(NVH 강건 설계 및 다목적 최적화에 대한 연구)
Ichiro Shibata, 기술 마케팅 관리자, 마케팅 부문, Altair Engineering
컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE)은 자동차 NVH(소음, 진동 및 거칠음), 충돌 안전 등을 추구하는 데 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. 그러나 일반적으로 CAE는 모델의 입력-출력 관계를 고유하게 정량화하는 연역적이고 결정론적인 도구로 여겨지며 실제 자동차의 다양한 불확실성을 고려할 때 확률적 평가에는 사용할 수 없습니다. 즉, 자동차 산업에서 인기를 얻고 있는 프로토타입 없는 방법(CAE를 사용하여 가상 프로토타입을 사전에 적용)을 촉진하기 위해서는 확률적 평가가 중요합니다. 자동차 제조업체와의 공동 연구를 통해 NVH 강건 설계 방법을 사용하여 DOE 및 다중 회귀 분석을 수행하고 JMP를 사용하여 수치 모델에서 시뮬레이션을 사용하여 확률적 투영 모델을 구축합니다. 이에 대한 사례 사례와 DOE, 클러스터 분석, 패턴 인식을 위한 JMP를 사용한 신경망 및 고차, 비선형 및 불확정 자동차 구조의 변형 모드 제어를 위한 머신 러닝의 사례 사례를 소개하겠습니다.
