SUBARU、AI サロゲートモデルを使用して油圧制御システムの解析時間を短縮
AI モデルで、任意の元圧、油温、および電流で波形を再現できるようになりました。油圧波形の精度を維持しながら、計算時間を大幅に短縮できます。
主な成果
- 元の 1D モデルと比較して計算時間を 99% 短縮
- 任意の電流、油温、元圧の測定値で波形の再現が可能な AI サロゲートモデルを MATLAB で構築
- モデルが学習していない油温範囲であっても波形を正確に再現
オートマチック トランスミッション車両では、トランスミッションの油圧制御システムで作動油の流れを調整し、さまざまな運転条件でギアの滑らかな切り替えや動力の効率的な供給を実現します。油圧制御システムの解析および最適化では、大規模で詳細な物理シミュレーション モデルを使用することがありますが、これは計算負荷が高く時間もかかります。SUBARU では、AI サロゲートモデルを利用してこの課題に対処しています。
AI サロゲートは、ニューラル ODE モデルを使用して MATLAB® を用いて構築されました。この AI サロゲートモデルを適用することにより、SUBARU は 1D 物理モデル解析と比較して計算時間の大幅な短縮を実現しました。
AI モデルで、計算時間の短縮を実現しながら、学習していない油温範囲であっても油圧の波形精度を維持しました。
