| No. | 配信 | タイトル・著者（所属） |
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| 1 | ◯ |
DMP-SMP Parallel Computation Strategies for FE-BEM-PEM Transmission Loss Simulation in Automotive Dash Panels Kamel Amichi･Massimiliano Calloni (Keysight Technologies) Transmission Loss is a key metric for automotive components such as dash panels. While curved panel acoustics are well studied, panels with acoustic treatments receive less attention. Classical FEM and SEA methods are limited by cost and assumptions, and TMM applies mainly to homogenized geometries. Deterministic simulations combining FEM for structure, poroelastic modeling for treatments, and BEM for sound propagation offer greater accuracy. To extend frequency range and enable SEA integration, computation time must be reduced. This paper introduces a DMP-SMP parallel approach for FE-BEM-PEM workflows on trimmed dash panels and compares bare structures using an accelerated H-Matrix BEM solver. |
| 2 | ◯ |
Influence of Electric Compressor Operating Parameters on NVH Performance Itsukyo Yamayoshi (Valeo Japan)･Saad Bennouna (Valeo) Driven by worldwide environmental regulations, the automotive industry is accelerating Electric Vehicle (EV) development. This shift has elevated the importance of the thermal management system, at the core of which lies the Electric Drive Compressor (EDC). As the EDC is a dominant noise source, NVH targets are typically evaluated and validated during vehicle development, but typically for a set of specific test conditions. This study investigates the influence of the operating parameters on the NVH characteristics across a selection of commercially available units to explore a possibility in the system side NVH control measures. |
| 3 | ◯ |
次期BEV開発に向けた車内騒音寄与解析とNV性能向上のための防音材最適化 斉藤 篤生・田島 直次・上田 康介・谷口 翔麻（HOWA）・金 誠・安田 賢司・鈴木 敬太・山口 穣（スズキ） 次期BEV開発に向けて，Hybrid Statistical Energy Analysis（HSEA）モデルを構築し，車内騒音に対する寄与解析を実施した．得られた解析結果に基づき，質量を増加させることなくNV性能を向上させる最適化パッケージを設計し，その妥当性を実車試験により検証した． |
| 4 | ◯ |
自動車車内音響空間における従来予測手法と音線法の比較に関する研究 竹内 翔吾（長崎総合科学大学大学院）・黒田 勝彦（長崎総合科学大学） EVの普及によりインバータ由来の高周波音が新たな課題となっている．従来はFEMとSEAにより予測が行われてきたが，SEAはモデル構築に手間を要するため設計上流には適さない．そこで本研究では音線法を適用し，上流設計における計算負荷と解析精度のトレードオフを効率的に達成するための指標を提示することを目的とする． |
| 5 | ◯ |
CAEとAIを活用した設計段階におけるドア閉まり音官能点予測手法の開発 堀 智博・森本 浩司・藤井 界・杉本 佳奈（ダイハツ工業）・Dirk von Werne（シーメンスデジタルインダストリーズソフトウェア）・杉浦 康太（シーメンス）・城戸 康・松野 元樹（スカイディスク） ドアはユーザーが頻繁に操作し，特に閉まり音は車両の印象を左右する重要な要素である．しかし，評価は主に実機試験に依存し，設計段階での検討が困難である．そこで，CAE解析によって得られたドア閉まり音のスペクトログラムをAIに入力し官能点を推定する手法を開発した．本手法は設計段階での評価・最適化を可能とし，設計効率や品質向上に寄与することが期待される． |