論文の概要: Vehicle Suspension Recommendation System: Multi-Fidelity Neural Network-based Mechanism Design Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03045v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 23:54:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 04:16:10.888506
• Title: Vehicle Suspension Recommendation System: Multi-Fidelity Neural Network-based Mechanism Design Optimization
• Title（参考訳）: 車載サスペンション・レコメンデーション・システム:多要素ニューラルネットワークによるメカニズム設計最適化
• Authors: Sumin Lee, Namwoo Kang,
• Abstract要約: 自動車のサスペンションは運転性能と乗り心地を改善するように設計されているが、環境によって異なる種類が利用できる。 従来の設計プロセスは多段階であり、設計候補の数を徐々に減らし、目標性能を満たすためにコスト分析を行う。 近年、AIモデルはFAAの計算コストの削減に利用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.038368925548051
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mechanisms are designed to perform functions in various fields. Often, there is no unique mechanism that performs a well-defined function. For example, vehicle suspensions are designed to improve driving performance and ride comfort, but different types are available depending on the environment. This variability in design makes performance comparison difficult. Additionally, the traditional design process is multi-step, gradually reducing the number of design candidates while performing costly analyses to meet target performance. Recently, AI models have been used to reduce the computational cost of FEA. However, there are limitations in data availability and different analysis environments, especially when transitioning from low-fidelity to high-fidelity analysis. In this paper, we propose a multi-fidelity design framework aimed at recommending optimal types and designs of mechanical mechanisms. As an application, vehicle suspension systems were selected, and several types were defined. For each type, mechanism parameters were generated and converted into 3D CAD models, followed by low-fidelity rigid body dynamic analysis under driving conditions. To effectively build a deep learning-based multi-fidelity surrogate model, the results of the low-fidelity analysis were analyzed using DBSCAN and sampled at 5% for high-cost flexible body dynamic analysis. After training the multi-fidelity model, a multi-objective optimization problem was formulated for the performance metrics of each suspension type. Finally, we recommend the optimal type and design based on the input to optimize ride comfort-related performance metrics. To validate the proposed methodology, we extracted basic design rules of Pareto solutions using data mining techniques. We also verified the effectiveness and applicability by comparing the results with those obtained from a conventional deep learning-based design process.
• Abstract（参考訳）: メカニズムは様々な分野で機能するように設計されている。 しばしば、明確に定義された関数を実行するユニークなメカニズムは存在しない。 例えば、車両サスペンションは運転性能と乗り心地を改善するように設計されているが、環境によって異なる種類が利用できる。 この設計上の多様性は、性能比較を難しくする。 さらに、従来の設計プロセスは多段階であり、設計候補の数を徐々に減らし、目標性能に合わせたコスト分析を行う。 近年、AIモデルはFAAの計算コストの削減に利用されている。 しかし、特に低忠実度から高忠実度分析に移行する場合、データの可用性と異なる分析環境には制限がある。 本稿では,機械機構の最適型と設計を推奨する多機能設計フレームワークを提案する。 用途として、車両サスペンションシステムが選択され、いくつかのタイプが定義された。 各タイプについて, 機構パラメータを3次元CADモデルに変換し, 駆動条件下での剛体力学解析を行った。 深層学習に基づく多自由度代理モデルを構築するために,DBSCANを用いて低忠実度解析の結果を解析し,高コストフレキシブルボディダイナミクス解析のために5%のサンプリングを行った。 マルチ忠実度モデルのトレーニング後,各サスペンション型の性能指標に対して,多目的最適化問題を定式化した。 最後に、乗り心地に関するパフォーマンス指標を最適化するために、入力に基づいて最適なタイプと設計を推奨する。 提案手法を検証するため,データマイニング手法を用いてParetoソリューションの基本設計ルールを抽出した。 また,従来の深層学習に基づく設計プロセスから得られた結果と比較することにより,有効性と適用性についても検証した。

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