産学連携フォーラム「第16回 自動車技術に関するCAEフォーラム2023 秋」 【フォーラム】2023年9月28日（木）,29日（金） 【オンライン展示】2023年9月1日（金）～9月29日（金）

DAY2	9月29日(金)：オンライン配信
13:00-13:05 （5分）	OP2 オープニングリマークス開会のご挨拶「自動車技術に関するCAEフォーラム」プログラム委員会副委員長東京工業大学工学院機械系教授小竹元基
13:05-13:35 （30分）	K3 基調講演 EV 車載充電器モデルベース開発（MBD）車載充電器から見たEV市場動向と車載パワエレ機器開発の取組み～カーボンニュートラル実現に向けたパナソニックの挑戦～パナソニックオートモーティブシステムズ株式会社充電器ビジネスユニット開発総括京條裕之概要近年カーボンニュートラル実現に向けたグローバルでのEV市場の急速な市場拡大が見込まれる中、車載充電器の高電力化/高電圧化、加えて機能の統合化ニーズが拡大している。本ニーズ実現の為には車載パワエレ機器の小型化開発が必須である一方、パワエレ駆動周波数向上に伴うシミュレーションと実機動作の誤差が大きな課題となる。本セッションでは、課題解決に向けた小型・高周波駆動技術開発へのMBD適用事例の取組み概要を紹介する。プロフィール 1994年、松下電器産業（現パナソニック）に入社。入社後はカーオーディオ、カーナビゲーションシステム等車載商品開発に携わり、音声/映像信号処理・制御開発、システム開発に携わる。2010年よりパワエレ開発の専門知識を習得し、高電圧/高電力を取り扱う車載充電器の先行開発/商品開発に従事。
13:35-13:55 （20分）	S2 特別講演クラウドHPC 自動車製造業クラウドHPC 自動車/製造業向けデモ・活用事例 Rescale Japan株式会社ソリューションアーキテクト三島源生概要 RescaleのクラウドHPCを利用したデモ (LS-DYNA or Fluent）に加えて、国内外の活用事例を紹介。Rescale活用により、研究開発のみならずビジネスの迅速化、競争力強化をどのように行ったかを徹底解説します。プロフィール東海大学 (修士、航空宇宙工学) 修了後、CAEベンダーで勤務後、現職。
13:55-14:15 (20分)	休憩
14:15-14:40 （25分）	A1 招待講演熱害検討のための機械学習を用いたCFDモデルの低次元化とその応用トヨタ自動車株式会社車両デジタル開発部河合悠奈 ※2023年2月の自動車技術に関するCAEフォーラムにおける高評価講演の再配信です概要車両開発において、開発初期に多性能成立解を導出することで後の性能背反による手戻りが低減できる。一方、CFDは計算負荷が高く、開発初期における活用が困難である。そこで、テンソル分解を用いたCFDのサロゲートモデルの作成手法を開発。車両熱害検討に用いるCFDに適用し、技術検証した例を報告する。プロフィール 2020年京都大学大学院にて修士課程修了。同年、トヨタ自動車株式会社入社。入社後、自動車の熱性能に関する1D/3Ｄモデルでの解析業務やデータサイエンスを用いた予測ツール開発に従事。
14:40-15:00 （20分）	A2 ソリューション講演 CAE特化の独自AI×自社開発の形状最適化ツールによる製品・設計-製造プロセスの革新〜流体解析の結果を高速・高精度に予測する「RICOS Lightning」×形状変更が得意な独自CAD〜株式会社ＲＩＣＯＳ代表取締役、最高経営責任者井原遊概要製品開発時のコストダウン・環境負荷低減のために、CAEの活用は今後さらに重要となる。しかし、計算時間やコスト、技術者の不足等の問題からCAE活用が不十分である例や、単なる試作・実験の代替にとどまるケースも少なくない。そこで弊社は、シミュレーション結果を高速かつ高精度に予測できる汎用AIアプリケーション「RICOS Lightning」と、部分的な形状変更が容易なCADシステムを組み込んだ、最適形状の自動提案を行う最適化ツールを開発した。本セミナーでは、それらの技術開発において我々が得た「AI×CAEを活用した設計-製造プロセスの最適化」に関する知見をお伝えする。プロフィール株式会社ＲＩＣＯＳ　代表取締役、最高経営責任者。東京大学で、CAEアプリケーションを題材に計算科学に関する研究を行う。CAE の利活用が不十分な現状を改善するために、手軽に使うことができるCAE プラットフォーム研究開発や、計算手法の改良による計算の高速化等の研究プロジェクトに従事。博士課程在学中に研究アセット活用のために、東大アントレプレナー道場に出場し、最優秀賞を受賞。その後、2015 年 12 月に RICOS を創業。約20 年間の Web サービス運用・開発経験有。
15:00-15:30 (30分)	休憩
15:30-15:55 （25分）	B1 招待講演深層学習を用いたアルミ押出部品のエネルギ吸収特性予測マツダ株式会社衝突性能開発部シニア・スペシャリスト西原剛史 ※2023年2月の自動車技術に関するCAEフォーラムにおける高評価講演の再配信です概要衝突安全性能の開発では、目標とするエネルギ吸収を達成できる最軽量な構造を短期間で設計する必要がある。今回、深層学習を用いた画像認識により、アルミ押出部品の断面から、潰れ特性を瞬時に予測できるサロゲートモデルを構築した。サロゲートモデルの内容と活用事例を報告する。プロフィール 2007年マツダ株式会社に入社。衝突性能開発部にて、歩行者保護性能等の担当を経て、2016年よりCAE精度向上や車体軽量化に関する技術開発に従事。
15:55-16:15 （20分）	B2 ソリューション講演学習機能をもった意匠面・中立面混在メッシュ生成ソフトLATONA9 インテグラル・テクノロジー株式会社代表取締役西浦光一概要 3次元形状を1次元に変換することで高速化を図り、データが少なくても学習機を設定できることを特徴とするAIソフトの【SINRA】を開発した。Altair Engineering社のHyperWorksやSimens社のNXに対応し、よく似た形状検索や境界条件の設定、アセンブルを自動で行うための部位特定を行うことができる。その説明に加え、今回は衝突系のFEMモデリングにおいて目視に依存していたメッシュ配置の確認にAIを使う方法を提案する。さらに、AIを使用してCAD設計者がCAEを使うシステムの提案も行う。プロフィール 1953年生まれ、奈良県出身。1979年大阪府立大学大学院工学研究科機械工学専攻卒業。メーカーを経て2007年に顧客（製品開発者）ニーズのCAE用ソフトウエアを開発し販売するインテグラル・テクノロジー株式会社を設立し、現在に至る。
16:15-16:35 （20分）	B3 ソリューション講演機械学習による電気自動車サイドフレームの設計における最適化検討と検証 ※日本語講演株式会社BETA CAE Systems Japan カスタマーサービス部シニアエンジニア LAN CHIENYU（ランチェンユ）概要本セッションでは、電気自動車の衝突安全性の向上を目的とし、機械学習機能を活用した最適化プロセスを行った。電気自動車の側面衝突解析を対象にし、衝突による電池の損害を最小限に抑えながら、車両の質量増加を制約として考慮した。変更されたモデルの応答値を素早く予測できるPredictorを含む最適化プロセスを通じ、初期モデルと比較して13kg軽量化され、バッテリーの損傷が40％減少した。本手法は、他の複雑な問題にも適用可能であり、柔軟にカスタマイズできる有望な手法である。プロフィール自動車メーカーの開発部門での部品設計の業務を経て、2021年に株式会社BETA CAE Systems Japan入社。カスタマーサービス部に所属し、エンジニアとして技術サポート業務やコンサルティング業務に従事。
16:35-16:45 (10分)	休憩
16:45-17:05 （20分）	C1 招待講演ディープラーニングを用いた歩行者事故における頭部挙動の予測株式会社ＳＵＢＡＲＵ車両安全開発部外処凌雲 ※2023年2月の自動車技術に関するCAEフォーラムにおける高評価講演の再配信です概要日本では、死亡交通事故における歩行者の割合が最も高く、歩行者事故の更なる対策が急務である。歩行者事故では頭部を受傷する頻度が高いことから、頭部の挙動を把握する必要がある。しかしながら、市場で発生する歩行者事故は様々な形態であり、網羅的な評価には莫大な計算時間が掛かり現実的ではない。ここでは、様々な衝突形態を効率的に評価するために、CAEとディープラーニングを組合せ、頭部衝突速度が速い衝突形態の抽出に取り組んだ。これにより、予測精度を保ちながら、短時間で頭部挙動の評価が可能となった。本稿ではその詳細について述べる。プロフィール 2019年に（株）SUBARUに入社。車両安全開発部で主に歩行者保護性能の研究開発に従事。