データ駆動型アプローチを使用して車両のNVH検証を自動化

自動車メーカーは、テストとシミュレーションを組み合わせて活用していますが、依然として車両NVH検証では、フルビークル試験と専門家の知識に大きく依存しています。人工知能(AI)手法を開発プロセスに統合して、市場投入期間を短縮する方法をご存じですか？

過去に行ったテストのデータが手つかずのままで大量に残っていても、メーカーがそれを再利用することは殆どありません。リソースを大量に消費するテストを行って得た結果は、設計の意思決定と社内の専門知識を組み合わせた完璧な開発の成果であり、宝の山とも言えるものです。

こうした過去のデータを活用して、現在および将来の車両開発に活かすべきです。ウェビナーに登録し、データ駆動型解析で車両のNVH性能検証を自動化する方法をご覧ください。

データ駆動型アプローチを使用してNVH解析を自動化

NVHプロセスに人工知能(AI)手法を導入すると、大きな効果が期待できます。でも、どこから始めれば良いでしょうか。結局のところ、アルゴリズムに正しいデータを供給して、新しい車両開発プログラムでそれらを再利用、活用しなければなりません。

AIアルゴリズムは自律的に学習しますが、NVHエンジニアは、アルゴリズムを正しくトレーニングするために、測定またはシミュレーションからどのシステム応答を抽出するか選ぶ必要があります。NVHエンジニアが車両の設計と最適化を刷新するには、専門知識や分野の知識に基づいて、入力データの境界を設計し、出力データを正しく解釈しなければなりません。Simcenter NVHソリューションは、シミュレーション、テスト、エンジニアリングのノウハウを組み合わせて、テストとシミュレーションの作業を補完、強化し、フルビークルのNVH動作に関する洞察を深めます。

対象はNVHエンジニアリングの専門家

このウェビナーは、NVHデータ検証を高速化するスマート・ソリューションを必要としているNVHエンジニアリング・コミュニティ(専門家からアナリストまで)を対象としています。ウェビナーでは、AIと機械学習技術で自動化されたプロセスを導入し、過去のNVHデータを活用する方法を学びます。このソリューションを使えば、開発サイクルを短縮して、車両全体とプロセスの効率を改善できます。

データ駆動型NVH解析の特徴:

• AI手法を使用してNVHテストの効率を改善
• 複雑なシミュレーション・モデルを作成しないでNVHの性能を予測
• AIを使用してフルビークルのターゲットをサブシステムへと変換

車両開発を強化し、フルビークルのNVH動作に関する洞察をより多くより速く得られるデータ駆動型のNVH解析手法を紹介します。