本稿では、衝突シミュレーション用の車両全体モデルをパラメータ化するAIベースのアプローチを紹介します。焦点は、深絞りなどの成形工程から生じる製造影響を考慮することで、局所的な材料特性やそれに伴う衝突挙動に与える影響を捉える点にあります。

このアプローチは、粗・高解像度の成形シミュレーションから得られたデータで訓練された機械学習モデルを用いて、空間的に解像された材料パラメータを予測します。これらは自動的に車両の完全なクラッシュモデルに組み込まれ、構造挙動のより現実的な再現を可能にします。

本稿は、製造シミュレーションとクラッシュシミュレーションをAIで結合することで、仮想クラッシュ解析の有用性が向上し、モデリングにかかる工数が削減できることを示します。