機械学習を用いた冷媒回路のサロゲートモデル化に関する研究

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-01-14
• タイトル: 機械学習を用いた冷媒回路のサロゲートモデル化に関する研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Surrogate Modeling of Refrigerant Circuits Using Machine Learning
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 広島大
• 著者所属: 広島大
• 著者所属: マツダ株式会社
• 著者所属: マツダ株式会社
• 著者所属: マツダ株式会社
• 著者所属: マツダ株式会社
• 著者所属: マツダ株式会社
• 著者所属: 広島大
• 著者所属: 広島大
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hiroshima Univ.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hiroshima Univ.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Mazda Motor Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Mazda Motor Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Mazda Motor Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Mazda Motor Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Mazda Motor Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hiroshima Univ.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hiroshima Univ.
• 著者名: 中, 直斗; ライチェフ, ビセル; 上村, 匠; 川口, 幹祐; 小林, 謙太; 植木, 善治; 和田, 好隆; 檜垣, 徹; 金田, 和文
• 著者名(英): Naoto, Naka; Bisser, Raytchev; Takumi, Uemura; Mikimasa, Kawaguchi; Kenta, Kobayashi; Yoshiharu, Ueki; Yoshitaka, Wada; Toru, Higaki; Kazufumi, Kaneda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 現在，自動車の冷媒回路における物理量，使用電力・熱交換料の解析はComputer-Aided Engineering (CAE)のシミュレーションを用いて計算されている．CAEによる解析は高精度な結果を算出可能な一方で，計算コストが大きいため，様々な状況を想定したパラメータスタディーに向かないという問題を抱えている．本研究では，乗用車の冷媒回路における計算の時間的効率を改善するため，冷媒回路の制御値，中間物理量，使用電力・熱交換量のデータをもとに，物理量および使用電力・熱交換量を予測するDeepOTransformerとDeepOLSTMという2つの機械学習モデルを作成し，その性能を検証した．検証の結果，従来の物理シミュレーションよりも高速で予測が可能であり，さらにベースラインモデルと比較しても高精度な予測が達成されたことが示された．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2025-CVIM-240, 号 10, p. 1-6, 発行日 2025-01-14
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会