SPR・FDS等 接続ジョイントの破損は、自動車の軽量化が進む中で重要な課題となっています。鋼とアルミニウムの異種材料を接合する際、接合部の破損特性は材料や設計によって大きく異なり、従来のテスト・データベース手法では予測しきれない場合がありました。中国の第一汽車は、ニューラルネットワークモデルを活用し、5層の隠れ層によるAI解析で破損力や変位、吸収エネルギーを高精度に予測する新技術を開発。これにより、テストコスト削減と開発効率化、さらに新しい接合部への迅速な対応が可能となります。

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