Reduced Model による前面衝突時の車体変形予測技術の開発

抄録

固有直交分解による機械学習を車両の正面衝突FEシミュレーション結果に適用し、車両変形量などの時刻歴とフロントサイドメンバ変形の予測を試みた。車両変形量などを10%以内の誤差で予測した。フロントサイドメンバ変形をクラスタリングし、クラスタ毎に学習させることで変形の予測精度が向上することを明らかにした。