～RapidMiner/PhysicsAI/HyperAutomationの活用～
＜ATC Japan 2023＞
近年EVのシェアが拡大しており、特に中国においてはEVのシェアが急速に拡大している一方で内燃機関を動力源とした車両のシェアは減少傾向にあります。このような市場においてシェアを拡大するには、EVを今まで以上に多く市場に投入する必要があります。一方、内燃機関のシェアが上位を占めている市場も依然としてあるため、こちらの車両開発も同時に進めなければなりません。すなわち、EVと内燃機関の車両を同時に開発するための効率的な車両開発がますます重要になってきています。
また、現在の車両開発ではCAEが標準的に使われており、CAE業務の効率化が車両開発の効率化にもつながっていると考えられます。中でも車体の骨格構造の検討は開発期間の大部分を占めており、車体に関連する多くの性能をこの検討の中で成立させるために多くのケースの検討を迅速に回すことが求められています。
そこで、従来の3D CAEを代替えして高速な性能予測が可能な機械学習の活用方法と、車体の骨格構造の迅速な検討を支援するツールHyperAutomationをご紹介します。
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アルテア
技術本部 シニアテクニカルマネージャ
斉藤 浩司