(El inglés sigue al japonés)
Título en japonés: Aplicación de CAE y métodos estadísticos en la industria automotriz (diseño robusto NVH y estudio de optimización multiobjetivo)
Ichiro Shibata, Gerente de Marketing Técnico, Departamento de Marketing, Altea Engineering Co., Ltd.
CAE se ha convertido en una herramienta esencial en la búsqueda de características NVH (ruido y vibración) automotriz y seguridad en caso de colisión, pero generalmente se considera una herramienta deductiva y determinista que cuantifica de manera única la relación entrada-salida para un solo modelo y no es capaz de realizar evaluaciones probabilísticas que tengan en cuenta las diversas incertidumbres que posee una carrocería de vehículo real. Sin embargo, para promover el movimiento sin prototipado (uso activo de prototipado virtual usando CAE) que se está implementando en la industria automotriz, la evaluación probabilística es importante. Este seminario presentará un ejemplo del uso de JMP para DOE, análisis de regresión múltiple y construcción de un modelo de predicción probabilística utilizando simulaciones en un modelo matemático en un método de diseño robusto NVH que en realidad se llevó a cabo como un proyecto de investigación conjunto con un fabricante de automóviles. También presentará un ejemplo del uso de JMP para DOE, análisis de clústeres y redes neuronales en reconocimiento de patrones y aprendizaje automático para el control del modo de deformación de estructuras de carrocería de automóviles altamente no lineales y estáticamente indeterminadas.
La aplicación de la ingeniería asistida por computadora y los métodos estadísticos en la industria automotriz
(Una investigación sobre el diseño robusto de NVH y la optimización multiobjetivo)
Ichiro Shibata, Gerente de Marketing Técnico, División de Marketing, Altair Engineering
La ingeniería asistida por computadora (CAE) se ha convertido en una herramienta indispensable para el estudio del NVH (ruido, vibración y aspereza) automotriz, la seguridad en colisiones, etc. Sin embargo, en general, se considera que la CAE es una herramienta deductiva y determinista que cuantifica de forma única las relaciones de entrada-salida en los modelos y no puede utilizarse para la evaluación estocástica, considerando las diversas incertidumbres de los automóviles reales. Dicho esto, para promover métodos sin prototipos (aplicación proactiva de prototipos hipotéticos mediante CAE), que están ganando terreno en la industria automotriz, la evaluación estocástica es importante. A través de la investigación conjunta con fabricantes de automóviles, utilizo métodos de diseño robusto de NVH para realizar análisis de DOE y regresión múltiple, y para construir modelos de proyección probabilística mediante simulaciones en modelos numéricos con JMP. Presentaré un caso práctico de esto, así como un caso práctico de DOE, análisis de clústeres, redes neuronales que utilizan JMP para el reconocimiento de patrones y aprendizaje automático para el control del modo de deformación de estructuras automotrices de alto orden, no lineales e indeterminadas.
