自動車のサイドミラー設計の多目的最適化

Neural Concept Shapeの予測モデルと強力な多目的最適化機能により、極めて革新的な高性能な設計を探索することができます。韓国のパートナー兼リセラーであるCAD-IT社は、自動車メーカーの顧客に代わり、Neural Concept Shapeを使用して自動車のサイドミラー設計の多目的最適化を実施し、ミラー表面に変化を加えず、揚力および抗力の両方の最小化を実現しました。

まず、このプロジェクトの初期において、様々なサイドミラー設計のStar CCM+によるCFDシミュレーション結果のデータセットを利用し、与えられた速度における表面の圧力場を予測するモデルの学習を行いました。

このデータセットはプロジェクトの前の段階で作成されたもので、ミラー表面がどうしても変化してしまう古いパラメータが利用されていました。しかし、Neural Concept Shape独自の予測モデルのおかげで、最適化アルゴリズムが使用するフリーモーフィングは、予測モデルの学習用データセット生成に使用した古いパラメータにとらわれることがありません。このため、追加で余分なシミュレーションを行うことなく、数分で全く新しくいわゆる“破壊的な”デザイン空間を探索することができました。

予測モデルの学習が終われば、それを遺伝的アルゴリズムによって設計の最適化に使用し、各形状の圧力場を求め、それを統合して最終的な目的である抗力と揚力を求めました。結果を以下の図に示します：

本記事は、Neural Concept社の下記ウェブサイトに公開されている記事「Multi Objective Optimization of a Car's Side View Mirror Design」を日本語訳したものです。

Neural Conceptについて

Neural Conceptは、エンジニアリングを強化するためのAIディープラーニングアルゴリズムを開発しています。研究開発サイクルの高速化、製品性能の増強、次世代におけるエンジニアリング課題の解決により、これまでに80社以上の顧客の製品設計方法を革新してきました。同社は2018年、スイスのEPFLにある一流のAI研究室で設立されました。私たちは30人以上のメンバーで構成され、インテリジェンスで産業エンジニアリングの未来を変革するというビジョンに向かい全力を尽くしています。詳しくはこちら

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