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J-GLOBAL ID：202002254576733403   整理番号：20A1945715

自動車受動安全最適化のための統合多分野最適化探索戦略【JST・京大機械翻訳】

An Integrated Multidisciplinary Optimization Search Strategy for Automotive Passive Safety Optimization

著者 (6件)： Ye Xian (Institute of Knowledge Based Engineering, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Hu Jie (Institute of Knowledge Based Engineering, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Qi Jin (Institute of Knowledge Based Engineering, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Fang Yi (Institute of Knowledge Based Engineering, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Tian Pan (Institute of Knowledge Based Engineering, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Shao Quanquan (Institute of Knowledge Based Engineering, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ISMSI ’18  ページ： 89-97  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 車両受動安全最適化設計(APSOD)は,非線形,多次元およびマルチ制約最適化問題である。シミュレーションモデルベースの最適化(SMO)と近似モデルベースの最適化(AMO)は,APSODのための2つの古典的最適化方法である。しかし,SMOのランダム性はAPSODでの使用を制限し,多くの近重複または不完全設計点を生成する。一方,AMOは訓練データセットにおける擾乱データの影響により比較的低い精度を持つ。限られた計算ソース内の複雑な設計最適化問題のためのより良い解法を得るために,本研究はAPSODのためのクラスタ分析と近似モデルに基づく新しい学際的最適化探索戦略を提示する。最初に,クラスタリング解析によるSMOにおける発見的最適化戦略を採用して,それにおいて,発見的最適化プロセスで発生する近重複または不完全設計点を同定して,削除した。次に,最後の反復において,AMOを実行するために残りの設計点を用いて近似モデルを構築した。1つの数学的用例と1つの実世界工学問題を用いて,提案した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *自動車 ,  シミュレーションモデル ,  最適化手法 ,  最適設計 ,  クラスタ化 ,  クラスタ分析 ,  高次元 ,  境界領域 ,  制約付最適化問題
準シソーラス用語： 訓練データ ,  ランダム性 ,  設計最適化 ,  多領域設計最適化 ,  近似モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 発見的最適化戦略 ,  受動安全最適化 ,  究極的最適化

分類 (1件)： システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自動車 ,  最適化 ,  統合 ,  多分野最適化 ,  探索戦略