複合領域最適化とトレードオフ分析による車体構造の軽量化に向けた設計知見の抽出

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2014/09/01

タイトル(英語): Knowledge Discovery for Car-Body Weight Reduction with Multidisciplinary Design Optimization and Trade off Analysis

著者名: 小平　剛央（マツダ（株） 技術研究所），天野　浩平（マツダ（株） 技術研究所）

著者名(英語): Takehisa Kohira (Technical Research Center, Mazda Motor Corporation), Kohei Amano (Technical Research Center, Mazda Motor Corporation)

キーワード: 実験計画法，応答曲面法，複合領域最適化，トレードオフ分析　　design of experiment，response surface method，multidisciplinary design optimization，trade-off analysis

要約(英語): Multidisciplinary design optimization (MDO) using design of experiments (DoE) and response surface method (RSM) is one of the effective methods for reducing weight of car body structure. However, large amount of information obtained from the optimization makes the optimization itself not useful. This problem is caused by large number of variables of vehicle model. This paper proposes a trade-off analysis process using sensitivity analysis, multi-objective optimization, hierarchical cluster analysis and parallel coordinate plot for analyzing optimization information. As a result, it was clarified very important parts for reducing body weight. Accordingly, even the designers without the expert knowledge may easily be able to make a knowledge discovery for car-body weight reduction.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.134 No.9 （2014） 特集Ⅰ：制御系設計における適応・学習・同定・モデリングの新展開　特集Ⅱ：インテリジェント・システム

本誌掲載ページ: 1348-1354 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/134/9/134_1348/_article/-char/ja/