　トヨタシステムズは2024年11月20日、高速AI（人工知能）予測システム「3D-OWL（3D Operation with Learning）」を活用した「ミニバン車両を対象とした空力性能サロゲートモデル構築の検討」を発表した。トヨタ車体との共同研究の成果で、「自動車技術会2024 秋季大会」において講演した。

　空力性能評価は、デザイン案が固まってきた後に実施するが、フィードバックを受けてデザイン変更を繰り返すため時間がかかる。そこで、3DモデルとCAE解析データを活用した3D-OWLシステムを車両開発初期に用いることで、意匠開発と空力性能（Cd）予測の同期化を目指す。

　特にミニバン車両は、車室空間の確保が優先されがちで、空力性能と背反することが多い。他車型以上に意匠との両立が求められる傾向があるため、学習データとして、ミニバン車両の外形意匠を特徴づける16の設計因子を選定し、モーフィング技術で200ケースの意匠を作成、計算解析した。

　3D形状を2D画像で認識する技術、3D-OWLのガウス過程回帰を用いて、形状再現度を確保しながら計算負荷を低減している。ML（機械学習）の入力は、3次元メッシュで表現された形状を2次元画像にリダクションし、特徴量としたものを用いた。この2次元画像は、「Depth Map」と呼び、Cd、揚力係数Cl（Cl）値の2つの空力性能値、18個の圧力、流速分布を予測対象としている。

　Depth Mapには、画像ファイルのRGBα成分を使用し、3次元情報を保存。2バイト分の解像度、αの成分はシルエット情報を持つ。RGBいずれかが0ではない場合に255、その他の場合は0とした。

「Depth Map」概念図［クリックで拡大］出所：トヨタシステムズ

　Clはややバラツキが見られたが、初期検討時に空力抵抗係数（Cd）は十分な精度が得られたと判断した。また、流れ場も良好な予測結果が得られている。

「3D-OWL」による性能予測結果［クリックで拡大］出所：トヨタシステムズ

　同社は、3D-OWLについて、車両の空力性能以外を対象に、形状に起因する性能予測に適用範囲を広げることを検討している。

従来手法（上）と「3D-OWL」活用例（下）の業務フローイメージの比較［クリックで拡大］出所：トヨタシステムズ

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