主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2024年度人工知能学会全国大会(第38回)
回次: 38
開催地: アクトシティ浜松+オンライン
開催日: 2024/05/28 - 2024/05/31
自動車開発における効率化が近年の重要な課題となる中,計算コストを抑えて迅速なシミュレーション結果を提供するサロゲートモデルの利用が注目されている.著者らは繊維強化樹脂部品を対象とし,従来の樹脂流動解析に相当する繊維配向情報を出力可能なサロゲートモデルを開発した. 自動車の衝突シミュレーションにおいては,樹脂部品の変形を正確に再現することが重要であるが,繊維強化樹脂の場合,配合される繊維の向きによって強度特性が大きく異なる.したがって,繊維配向の影響をシミュレーションに反映させることが不可欠である.従来の樹脂流動解析は,実施の難易度が高く,解析に要する時間も長いため,定常的な車種開発サイクルに組み込むのが難しい.これに対処するため,著者らはpix2pixアルゴリズムを適用し,繊維配向を迅速に予測するサロゲートモデルを開発した. 本モデルは繊維強化樹脂部品の多様な形状に対応するため,対象部品を均一な直方体(ボクセル)の集合で再現し,部品ごとの要素分割の違いが学習に及ぼす影響を軽減した.本手法により,配向情報取得に要する時間を99%削減し,多様な形状に対応可能であることを示した.