機械学習を用いたSPR(Self Piercing Rivet)の接合強度予測手法の開発

志水　健人・鈴木　雄太・坂本　浩隆・磯野　志之・高橋　康平（トヨタ自動車）・藤本　也久（トヨタ自動車九州）

SPR(Self Piercing Rivet)は異材接合可能である．しかし，板組ごとに変化する疲労強度を試験や詳細メッシュのCAE以外の方法で予測するのは，困難である．本研究では，過去の疲労試験のデータをもとに，機械学習（ランダムフォレスト）を用いて，板組や材料などの情報で簡便にSPRの疲労強度を予測できる手法を開発した．

インストルメントパネルビームの高解像度トポロジー最適化

和田　有司（東京科学大学）・樫山　武士・長坂　圭（スズキ）・西口　浩司（名古屋大学・理化学研究所）・岡澤　重信（山梨大学）・坪倉　誠（神戸大学・理化学研究所）

車体前部のインストルメントパネルビームは中空管がよく採用されるが部品点数の低減を目的として，近年では一体成型が検討される部材である．CUBEフレームワーク下でボクセルトポロジー最適化を実施し，得られた形状と既存部品の比較を行うことで剛性性能や薄板製造制約による製造可能性について検討する．

機械学習を用いたタイヤ接地FEM解析サロゲートモデルの構築

和田　晃・関根　亮二（TOYO TIRE）

接地解析はタイヤの潜在的な基礎特性を把握するために実施される．
設計変数が数百を超える中で効率的に設計解を求める必要がある．
本研究では，特にプロファイル変数に着目し，ある設計空間内でリアルタイムシミュレーションが可能なサロゲートモデルの構築，予測精度評価した事例を紹介する．

サロゲートモデルを活用した繊維強化樹脂部品の衝突CAE予測精度向上に関する研究

中川　善和・伊藤　修（本田技研工業）

自動車の衝突解析に不可欠な樹脂部品の繊維配向情報を迅速簡便に予測するため，機械学習アルゴリズムpix2pixを3Dに拡張したサロゲートモデルを開発した．樹脂流動解析の結果と比較した結果高い精度が得られることを確認した．これにより工数負荷の高い樹脂流動解析の一連の作業を大幅に削減することに成功した．

製造制約を考慮したアルミ押出形材の形状最適化

小松　悠斗・鎮西　将太・山川　大貴・橋本　成一（神戸製鋼所）

アルミ押出形材の設計は，断面外形に加えて内部リブの配置など設計の自由度が高く，人手では大域的な最適解を得ることが難しいため最適化計算が活用され始めているが，製造実現性が考慮されていない場合が多い．本研究では，AIを用いた形状最適化にアルミ押出形材の押出加工時の製造制約を考慮した技術を開発・検証した．

薄板部品を対象とした外周形状制約付き3次元形状生成AIの開発

杉浦　拓実（JSOL）・橋口　勲武（大阪大学）・高橋　厚至・瀧　宣博（JSOL）・西口　浩司（名古屋大学）・齊藤　啓（JSOL）

本研究は，車両開発の構造初期検討段階における効率化への適用を狙い，3次元形状生成AI技術を提案する．薄板部品の外周形状を生成条件として与えることにより，設計領域における複数の内部形状の初期設計案を自動的に提案することを可能にした．ここではフードに適用した事例を紹介する．

画像生成AIを活用した機能性と意匠性を両立するトレッドパターン設計技術の開発

石原　遼一・唐津　秀一（TOYO TIRE）

トレッドパターンには，乗り心地や低燃費性といった物理性能に加え，デザイン性も重要な要素として求められる．本研究では，物理性能とデザイン性を同時に最適化するトレッドパターン設計のフレームワークを提案し，機能性評価にCAEを，トレッドパターンの生成や意匠性評価にAIモデルを活用した事例を紹介する．