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J-GLOBAL ID：202102258635843775   整理番号：21A1775674

自動車サスペンション設計最適化のための強化Gaussプロセスメタモデリングと協調最適化【JST・京大機械翻訳】

Enhanced Gaussian Process Metamodeling and Collaborative Optimization for Vehicle Suspension Design Optimization

著者 (7件)： Tao Siyu (Northwestern University, Evanston, IL) ,  Shintani Kohei (Northwestern University, Evanston, IL) ,  Bostanabad Ramin (Northwestern University, Evanston, IL) ,  Chan Yu-Chin (Northwestern University, Evanston, IL) ,  Yang Guang (Toyota Motor North America, Inc., Ann Arbor, MI) ,  Meingast Herb (Toyota Motor North America, Inc., Ann Arbor, MI) ,  Chen Wei (Northwestern University, Evanston, IL)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： IDETC-CIE2017  ページ： Null  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0478C  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： 動的安定性は自動車の鍵となる性能計量であり,乗客の経験と顧客の満足に直接的な影響を与える。望ましい車両動力学挙動は,車両サスペンションの設計を最適化することによって達成することができた。2つの課題は,この設計最適化タスクと関連する。第一のものは,現代のサスペンションシステムにおける設計変数の多数の(例えば40または50)から生じる。そのような変数の多くは,メタモデリング目的のための訓練データセットの構築を高価にするだけでなく,正確な代理モデリングを極めて困難にする。第2の課題は,車両サスペンション設計のための1つのような単一MDO問題に対する適切な多分野設計最適化(MDO)法を選択するためのガイドラインの欠如である。本論文では,強化Gaussプロセス(GP)メタモデリング技術を開発し,協調最適化(CO)法のいくつかのバージョンを,車両サスペンション設計問題を通して比較した。強化GPモデリング法において,モデルパラメータを,探索空間を減らすためにいわゆるナゲットパラメータの平滑化効果を用いて効率的に推定した。さらに,強化協調最適化(ECO)法が最良の性能を発揮することが分かった。簡易ECO定式化も調べ,将来の工学的応用に対する洞察を与えた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *懸濁液 ,  *最適化 ,  *自動車 ,  懸架装置 ,  *Gauss過程 ,  乗客 ,  定式化 ,  動的安定性
準シソーラス用語： 設計変数 ,  モデルパラメータ ,  多領域設計最適化 ,  *メタモデリング ,  車両のサスペンション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 懸架装置  (QG03050G) ,  振動,乗心地  (QG02030D)

タイトルに関連する用語 (8件)： 自動車 ,  サスペンション ,  設計最適化 ,  強化 ,  Gaussプロセス ,  メタモデリング ,  協調 ,  最適化