市場要求の変化を背景に、自動車開発には開発リードタイムの短縮やコスト削減が求められ、車両全体としてバランスの取れた性能向上を図る必要があります。しかし、走行性能、快適性能、安全性能、耐久性性能などの各要素は、複雑に絡み合った複合的な問題として存在しているため、これらの検討のためには机上検討が欠かせません。車両の走行シーンや外部環境を考慮したシチュエーション下での燃費要求、発進性能、旋回性能、強度などといった検討・評価において、多種の数値モデルが適用されていますが、これらは一連の、つながりのある指標であるため、トレードオフが考慮できなければ手戻りが発生し検討期間の長期化を招きます。
そこで、キーテクノロジーとなるのが、CAO（Computer Aided Optimization：数値最適設計支援）です。机上検討のためのリソースを、夜間や休日にもフル活用し、マンパワーによるオペレーションを極力減らした自動化とあわせて、多点同時探索を実現することができます。さらに、多変量解析によって、変数間の寄与や各デザインの傾向を把握し、性能開発に必要な情報をつまびらかにすることを目指します。またこの技術は、実機適合プロセスにおける、適合乗数決定にも適用することが可能です。
一方で、ドライビングサイクルにおける各種走行性能の予測するには、特定運転条件下だけでなく、実際の走行状況を考慮した、よりリアルな机上検討が求められます。「GT-RealDrive」では、現実の交通状況を考慮したルートを生成し、そのルート上を車両モデルを使って走らせることで実運転状況下の検討を可能にします。

本セミナーでは、数値最適支援事例とリアルワールド評価支援の事例をご紹介します。

プログラム・講演内容(予定)

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