機械学習を用いたデータ駆動型カスケーディング法の提案

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システム開発の初期段階では，V字開発に基づいて複数のシステム性能要求を満足する特性や諸元を求めること（カスケーディング）が重要である．しかしながら，実機がない初期段階では，限られたリソースの中でカスケーディングを行うのは容易ではない．本研究では，モデルベース開発で用いられるシミュレーション技術に加えて，デジタルアセットを用いたデータ駆動型のカスケーディング技術を提案する．提案手法では，カスケーディングを最適化問題として定式化し，実験データや数値計算結果から学習したニューラルネットワークモデルを用いた逆問題を解くことで，システム性能を満足する成立範囲を導出する．車両の性能開発の数値事例を用いて提案手法の妥当性を示す．

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