文献

J-GLOBAL ID：202202237047212349   整理番号：22A1090865

コンピュータ支援設計からの相関ベース特徴抽出,カーテンエアバッグ設計の事例研究【JST・京大機械翻訳】

Correlation-based feature extraction from computer-aided design, case study on curtain airbags design

著者 (6件)： Mohammad Arjomandi Rad (Department of Product Development, School of Engineering, Jonkoping University, Jonkoping, Sweden) ,  Salomonsson Kent (Department of Mechanical Engineering, School of Engineering Science, University of Skovde, Skovde, Sweden) ,  Cenanovic Mirza (Department of Product Development, School of Engineering, Jonkoping University, Jonkoping, Sweden) ,  Balague Henrik (Autoliv AB, Vargarda, Sweden) ,  Raudberget Dag (Department of Product Development, School of Engineering, Jonkoping University, Jonkoping, Sweden) ,  Stolt Roland (Department of Product Development, School of Engineering, Jonkoping University, Jonkoping, Sweden)
資料名： Computers in Industry  (Computers in Industry)
巻： 138  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0575B  ISSN： 0166-3615  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの高レベル技術製品は,要求,劇的な設計変化,設計情報の欠如,および設計プロセス反復およびシミュレーション駆動を行う入力変数の不確実性と関連する。回帰モデルは,設計中の有用なツールであり,資源集約型有限要素シミュレーションモデルを変化させることが証明されている。しかし,計算機支援設計(CAD)パラメータからの建物回帰モデルは,あまりにも多くのパラメータを扱うことや,究極的に大きな訓練データセットを必要とする研究出力に対するそれらの低いあるいは連成影響を扱うような課題と関連している。解として,CADからの隠れ特徴の抽出を,設計ループにおける幾何学的変化に関するカーテンエアバッグの体積シミュレーションの適用に関して提示した。実際のカーテンエアバッグのすべての側面をカバーするプロトタイプを作成した後,そのCADパラメータを解析し,出力として設計パラメータと体積の間の相関を見出した。次に,実験ラチンハイパーキューブサンプリング法の設計を用いて,100の設計サンプルを作成し,各設計サンプルに対応する体積を評価した。選択したCADパラメータは体積と高度に相関せず,その結果,予測モデルの精度を低下させることを示した。内側軸のような様々な幾何学的実体を用いて,いくつかの隠れ特徴を抽出した。2つの回帰分析による新しい特徴とそれらの性能と精度の相関を研究した。結果は,入力として睡眠パラメータを選択することが次元を減らし,先進的回帰アルゴリズムを使用する必要性を,設計者が妥当な数のサンプルでより正確な予測(約95%)を持つことを可能にした。さらに,回帰ベースツールにおける睡眠パラメータの使用は,設計プロセスの初期開発段階でリアルタイム予測能力を生み出し,設計反復を除去することにより,低い開発リードタイムに寄与することができると結論した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *CAD【計算機】 ,  回帰分析 ,  情報 ,  不確実性 ,  *特徴抽出 ,  調達期間 ,  *事例研究 ,  回帰モデル ,  予測モデル
準シソーラス用語： 訓練データ ,  設計情報 ,  デザインプロセス ,  設計変数 ,  有限要素シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 特徴抽出 ,  CAD/CAE ,  パラメトリックモデル ,  内側Axis ,  設計自動化 ,  機械学習 ,  回帰分析 ,  カーテンエアバッグ

分類 (2件)： CAD,CAM  (JE10000A) ,  生産工学一般  (KB01000U)

タイトルに関連する用語 (6件)： コンピュータ支援設計 ,  相関 ,  特徴抽出 ,  カーテンエアバッグ ,  設計 ,  研究