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J-GLOBAL ID：202002285306569998   整理番号：20A1705063

自動車推進システムスプリンクラー*のオンラインシミュレーションのための一般化多項式Chaosを用いた不確実性定量化【JST・京大機械翻訳】

Uncertainty Quantification Using Generalized Polynomial Chaos for Online Simulations of Automotive Propulsion Systems^*

著者 (5件)： Yang Hang (University of Michigan,Department of Mechanical Engineering,Ann Arbor,Michigan,USA) ,  Kidambi Narayanan (University of Michigan,Department of Mechanical Engineering,Ann Arbor,Michigan,USA) ,  Fujii Yuji (Ford Motor Company,Research & Advanced Engineering,Dearborn,Michigan,USA) ,  Gorodetsky Alex (University of Michigan,Department of Aerospace Engineering,Ann Arbor,Michigan,USA) ,  Wang Kon-Well (University of Michigan,Department of Mechanical Engineering,Ann Arbor,Michigan,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ACC  ページ： 295-300  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 車両で行ったオンラインシミュレーションは自動車システムの予測制御を可能にする。この能力は,駆動条件下で性能,安全性および効率を管理するための複雑な推進システムにとって特に貴重である。信頼できるオンラインシミュレーションは正確なモデルを必要とする。しかし,モデリング誤りは避けられず,運転者と環境からの入力は不確実性と一般に未知であり,システム確率をレンダリングする。さらに,車両における限られた計算資源は,確率的システムを解決でき,大きな課題を提起する。本論文では,オンライン推進システムシミュレーションのための精度の損失なしに,不確実性を効率的に伝播し,定量化するために,一般化多項式Chaosを利用することにより,これらの計算ボトルネックを軽減することを試みた。この方法の有効性を実証するために,モデルおよび入力不確実性を考慮した車両発射のシミュレーションに対して不確実性定量化を行った。標準モンテカルロ法を比較のベースラインとして用いた。同じ精度に対して,提案方法はモンテカルロ法よりも2桁以上速いことを示した。分散ベース感度解析も用いて,各不確実性源から出力への統計的寄与を定量化した。結果は,提案方法が高速かつ正確なオンボードシミュレーション能力が要求される自動車応用に適していることを示唆する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  *シミュレーション ,  *多項式 ,  *自動車 ,  *不確実性 ,  感度解析 ,  システムシミュレーション ,  *散水機 ,  基準線 ,  有効性 ,  予測制御 ,  *推進システム ,  レンダリング
準シソーラス用語： *オンライン ,  計算資源 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 自動車 ,  推進システム ,  スプリンクラー ,  オンライン ,  シミュレーション ,  一般化 ,  多項式 ,  不確実性 ,  定量化