- AZAPA x MathWorks -　電気自動車(EV)の航続距離シミュレーションに焦点を当てた、MathWorksのウェブセミナーにAZAPAが登壇します。

EV開発だからこそ必要な革新的なアプローチ～効率マップ作成のための実験データと機械学習の上手い使いかた～



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＜開催日時＞
2023年12月7日 14:00-15:00

＜開催方法＞
オンライン

＜概要＞
近年、大出力のモーターや複数のモーターを搭載する車両が増えており、性能を測定するための設備容量が足りないという課題が出て来ています。その課題に対して、シャシダイナモやテストコースでの測定結果を組み合わせた効率マップへの曲面フィッティング手法や、実験データの前処理方法について詳しく解説します。さらに、データの不足を補うために機械学習による予測データを加えて効率マップの精度を向上させる方法を提案します。また、効率マップを使用したシミュレーション結果も紹介します。
本セミナーを通じて、電気自動車（EV）の航続距離シミュレーションのための実験データ解析手法についての理解を深め、実践的な応用に役立てて頂けたらと思います。

＜ハイライト＞
・ノイズ対策などのデータ前処理
・曲面フィッティングの手法
・機械学習の活用

＜対象製品＞
・MATLAB
・Simulink
・Curve Fitting Toolbox
・Statistics and Machine Learning Toolbox

＜講演者＞
■鳥羽瀬 一英（とばせ　かずひで）
AZAPA株式会社
パワートレインの研究開発に約20年携わり、要求機能分析・信頼性評価・統計解析に強みを持つ。自身の強みとAZAPAのモデルベール技術を組合せ、ツール開発、OEM や Tire1 メーカーの支援をしている。
■伊藤 悠（いとう　ゆう）
AZAPA株式会社
車両テストメーカーに約10年携わりHILSを用いたECUの評価システムの構築を行った経験を活かして、システムシミュレーション開発や同定を行っている。
■井上 道雄（いのうえ　みちお）
MathWorks
MathWorks のシニアチームリーダとして「現場で使える AI」をモットーに機械学習を中心とするデータ解析関連を担当。MathWorks 公式ブログや Twitter などで国内の MATLAB コミュニティ活性化に熱心。

＜イベント詳細&登録はこちらから＞
https://jp.mathworks.com/company/events/webinars/upcoming/approach-ev-development-ai-4235131.html

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