概要

自動運転システムの開発において、多様な走行環境を全て評価することは現実的には不可能で、自由に走行環境を生成して安全に評価できるシミュレータの活用は必須である。ここでは、SIPにおける自動運転安全性評価プラットフォーム(DIVP)の、ミリ波レーダの認識ロジック開発への活用方法を紹介する。
シミュレータを用いた物体検知・追跡ロジックの開発事例を説明し、実車データ評価との一致性を示す。さらに深層学習を用いた物体種別識別において、シミュレータ活用によって実車データのみの場合より識別性能を向上できることを示す。

プロフィール

アイシン精機において、車両運動制御や周辺環境認識を用いた運転支援システムなどの研究開発に長年従事。その後、現職の豊田工業大学に移り、自動運転の環境認識の研究に従事。
工学博士。自動車技術会フェローおよびフォローエンジニア。

概要

鋼板プレス部品を成形するにあたり「かじり」による品質不具合が大きな課題となっている。そこで金型製作前にかじりの発生を抑えるための対策を行う目的として取り組んだ。
本講演では、 実物のプレス部品とCAE結果を比較して要因の分析を行い、かじりを抑制できる製品形状を、図面へあらかじめ反映するための評価基準を作成した事例について紹介する。

プロフィール

2016年 いすゞ自動車に入社後、プレス部品に関する量産不具合の改善業務、新規部品の工法計画業務に従事。現在はプレス部品の量産準備業務を担当している。

概要

サスペンションやステアリングのもつシャシ特性とブレーキの制御ロジックを合わせたシャシシステムの性能設計に有効なタイヤモデル(TM Tire Model)の構築に対し、タイヤ単体による台上試験と、詳細FEMモデルを用いたタイヤ単体シミュレーションの両面から、その理論的妥当性を検証した。その結果、TM Tire Modelの妥当性を示すことができたと同時に、タイヤトレッド面におけるコーナリングフォースとトレッド構造の関係について、そのメカニズムが明らかとなった。

プロフィール

1991年横浜ゴム株式会社入社、タイヤ設計およびタイヤ研究に従事。2000年株式本田技術研究所に入社、量産車開発、F1プロジェクト、シャシー設計、シャシー研究、シミュレーションモデル研究等に従事。2013年 車両動特性研究グループのグループリーダー、2015年車体性能設計ブロックのブロックマネージャー、2019年 車両運動制御研究プロジェクトのプロジェクトリーダーとして現在に至る。

概要

令和３年度から推進中のサイバーフィジカルエンジニアリングの活動として、実物計測に基づく車両のデジタルモデル化について説明し、さらに令和５年度からスタートする福島復興に関する活動についても紹介する。

プロフィール

1991年本田技研工業入社、本田技術研究所にて車両開発および技術開発に従事し、2018年から本田技研工業にて生産部門のデジタル化に関わった。2021年8月に本田技研工業を退社、同年、9月サイバーフィジカルエンジニアリング技術研究組合発足にあたり、常務理事兼CTOに就任。

概要

自動車業界では、モデル予測制御(MPC)を活用した自動運転が注目されている。MPCは制御対象の挙動を予測しながら最適な入力を計算可能な手法である。本手法により、自動運転における高度な経路追従・障害物回避を実現できる。一方、トラックは積載荷重の大幅な変化により車両特性の大きな変動が生じる。自動運転トラックにMPCを適用する場合、特性変動を考慮した拡張が必要となる。以上の背景のもと、いすゞ中央研究所では東京都市大学様との共同研究に取り組んでいる。今回は数値シミュレーションを活用した取組を紹介する。

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総合電機メーカー勤務等を経て、株式会社いすゞ中央研究所 研究第五部第一グループに所属。主に、データサイエンス・数理最適化を活用した新しい制御理論とその自動車制御システム応用に従事。博士(工学)

概要

日本では、死亡交通事故における歩行者の割合が最も高く、歩行者事故の更なる対策が急務である。歩行者事故では頭部を受傷する頻度が高いことから、頭部の挙動を把握する必要がある。しかしながら、市場で発生する歩行者事故は様々な形態であり、網羅的な評価には莫大な計算時間が掛かり現実的ではない。
ここでは、様々な衝突形態を効率的に評価するために、CAEとディープラーニングを組合せ、頭部衝突速度が速い衝突形態の抽出に取り組んだ。これにより、予測精度を保ちながら、短時間で頭部挙動の評価が可能となった。本稿ではその詳細について述べる。

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2019年に（株）SUBARUに入社。車両安全開発部で主に歩行者保護性能の研究開発に従事。

概要

自動車開発においては、軽量・コンパクトで強度耐久性能とNVH性能を両立する部品を開発の初期段階に設計することが、開発コストや開発期間の削減のため、重要である。
特に、NVH性能が未達となる部品の改善には、大規模な構造変更を要する可能性もあり、開発の初期段階でNVH性能を高精度かつ高速に予測できる解析手法が求められている。
本講演では、モーターを組込んだ電動ドライブシステム部品を対象に、構造解析ソルバーとMNOISEソフトウェアの連携により高回転・高周波数にわたるNVH性能のホットスポットを予測し、試験結果と比較した事例を紹介する。
本手法は機構解析の代替としてMNOISEソフトウェアを用いるので、機構解析のオペレーションを実行しなくても電動システムのNVH性能を予測することが可能になる。
また、周波数領域でrun-up解析を実施できるので、効率的な解析プロセスを実現する。

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動解析トピックスの技術営業を担当

概要

複雑化が加速する製品の企画から設計、生産の工程の中で、問題が発生しやすい下流側の工数を減らすためには、上流側でよりたくさんの検討を行うことが重要である。しかし、設計初期段階では不確定な要素が多いことがフロントローディングを阻害している。本講演では、設計上流で十分な検討を行うために必要な仕組みとして、開発データ（主にCAEデータ）の管理・蓄積、そして活用に関する最新の取り組みを紹介する。

プロフィール

2013年株式会社JSOL入社。中日本地区における自動車会社様向けのAnsys LS-DYNAによる衝突シミュレーションを中心としたサポート、コンサルタント業務に従事。2017年より機械学習ツールODYSSEEの販売・コンサルタント業務を兼任。現在はCAEとAIの融合による新規事業開発を担当。

概要

SUBARUの『安心と愉しさ』をお客様へ届けるためには、耐環境性（水害、雪害）の品質確保は重要である。実車試験での評価手法は構築しているが、机上評価は確立できていない。季節にとらわれない評価手法を構築するために、粒子法解析で粉雪や融雪の付着再現に取り組んでいる。今回は粉雪や融雪の検証状況を報告する。

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2008年に㈱SUBARUに入社。
入社後2年間ボディ設計に従事。
その後、実験部門に配属となり、現在の耐環境（水害、雪害）に従事して約3年である。

概要

衝突安全性能の開発では、目標とするエネルギ吸収を達成できる最軽量な構造を短期間で設計する必要がある。今回、深層学習を用いた画像認識により、アルミ押出部品の断面から、潰れ特性を瞬時に予測できるサロゲートモデルを構築した。サロゲートモデルの内容と活用事例を報告する。

プロフィール

2007年 マツダ株式会社に入社。衝突性能開発部にて、歩行者保護性能等の担当を経て、2016年よりCAE精度向上や車体軽量化に関する技術開発に従事。

概要

自動車業界100年に1度の大変革期を迎えており、『CASE』や『ADAS』といった新たな潮流から自動車の電動化がトレンドとなっている。このような背景から、車載電子機器の品質確保において半導体部品や基板の使用温度範囲を守るための『熱設計』の重要性が高まっている。
本講演では、車載電子機器の熱設計推進に寄与する三次元CAD統合型熱流体解析ツールSimcenterFLOEFDの電磁界-熱流体連成解析、構造-熱流体連成解析をはじめとした最新機能と活用事例を紹介する。

プロフィール

構造計画研究所 SBDプロダクツサービス部の流体解析エンジニアとして、プリセールス活動と技術サポート、トレーニング講師を努めユーザーの導入立上げ支援を担当。この1年、自動車メーカーの技術担当として複数事業部門での設計者CAE展開の支援に注力している。

概要

3D CAEからモデル低次元化(ROM)技術を利用して、高精度で高速なデジタルツインモデルを構築する技術が近年注目されている。CAEは物理則ベースのため、高精度で柔軟なモデリングが可能だが、実測データの乖離が課題になるケースが存在する。また、劣化など現場の実機は動作条件が変化する可能性もあり、初期に展開されてたモデルが現場の実動作から逸脱する可能性も存在する。ハイブリッドデジタルツインは、現場の状況に柔軟に適応することを目的としたフレームワークである。物理則ベースのデジタルツインモデルと実機の実測データを融合することで仮想環境と実環境とのギャップを埋めることが可能な技術である。

プロフィール

1992年サイバネットシステム入社。主要経歴は、MATLABのデータサイエンス系エンジニアとして数値解析/シミュレーションやモデルベース開発などのコンサルティング業務に従事。現在はAnsys Twin Builderを担当し、デジタルツインやモデル低次元化のソリューションを推進。

概要

EVはエンジンがないため暗騒音が少なくロードノイズが問題となることがある。乗員の快適性を確保し、より魅力的な品質を確保するためには、今まで以上にロードノイズの発生メカニズムを深く理解把握する必要がある。また、ロードノイズだけでなく、電費、操縦安定性など他性能とのトレードオフ問題も解決するため、高精度なタイヤモデルを開発した。

プロフィール

2001年日産自動車に入社。2020年まで、NVH解析・実験分野でProject開発及び先行技術開発に従事。その内3年ほど車体操安解析にも従事。
2020年から現在に至っては、NVH解析・実験・計測データ処理開発に従事している。

概要

非線形性の強い車両衝突現象において、FEM解析結果を用いた機械学習の予測精度は教師データ数に依存すると考えられる。本報では、車体形状などを設計パラメータとして、車体部品に破断が生じる微小ラップ衝突のFEM解析を多数実施し、教師データ数と機械学習予測精度の相関関係を調査した。

プロフィール

2006年 トヨタ自動車株式会社に入社。以来、CAEを用いた衝突安全性能開発に従事。
2019年 第69回自動車技術会賞《論文賞》授賞。

概要

自動運転、電動化開発が待ったなしの中、HILSやDriving simulatorを活用したMBD・バーチャル開発の重要性が益々高まってきている。そうした中、開発フロントローディング化を推進するには、精度の高い車両およびタイヤモデルが必要となる。MF-Tyre/MF-Swiftでは新たにタイヤ特性予測によるタイヤモデル生成機能を開発・リリースした。これにより試作タイヤの完成を待たずともABS, ESC制御開発、自動パーキングなどAD/ADAS領域での制御開発、操縦安定性・乗心地評価、耐久性評価といった幅広い性能評価が行える。本セッションでは主に特性予測タイヤモデル生成機能についてご紹介する。

プロフィール

2005年～：自動車OEMにて実験エンジニアとして車両運動性能分野に従事。
・ブレーキ/ABS, ESC性能評価
・ESC付加機能先行開発
・新プラットフォーム開発における新規足回り部品の効果検証
・タイヤ性能に関する先行開発
2020年10月～：現職。シーメンス株式会社技術営業本部においてSimcenter Tire製品・ソフトウェアの技術営業・技術サポートを担当。

概要

当社は、開発上流の企画・構想段階から既存の詳細CAEモデルを使って設計・検証を可能にする”次世代開発フロー”を提唱してきた。一方で既存の開発ワークフローにおける課題として、以下が挙げられる。

• ・CAEによる性能検証結果がCAD（図面）へ反映されない
• ・詳細CAEのトライ＆エラーによる業務負荷増

本講演では、上記の課題に対し、当社のユニークなソリューションの1つである”CADモーファー”、そして新規開発した”ビーフレームモデル”を用いたソリューションを提案する。

プロフィール

1993年IHI関連会社にCFD技術者として入社。
1997年Fluent日本代理店入社後、同社日本法人を経てアンシス社に移籍。
2008年エクサ・ジャパン(株)に営業担当として入社。
2014年エムエスシーソフトウェア(株)に入社。
2017年DEP Japan(株)設立に参画し、現在に至る。