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데이터분석툴을 이용한 “Mitsubishi Motors 근사모델 생성 사례” 안내

관리자
2020-11-25
조회수 54



 
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<< 에이블맥스(주) pSeven Newsletter >>
1. 미쯔비시 모터스 근사모델 생성 사례
2. pSeven 2018 User Conference

예측 모델 생성 및 최적화 전문 머신러닝 소프트웨어 pSeven

  • pSeven은 세계적인 기업 Airbus 와 러시아 최고의 수학자들이 모인 DATADVANCE 사가 완성한 최적의 predictive modeling 알고리즘 입니다.
  • 수학/통계 전문가가 없이도 모든 분야에서 데이터를 분석, 예측, 최적의 해석 모델링을 구현하는 자동화 플랫폼으로 최적의 성과를 도출할 수 있습니다.
  • 데이터마이닝, 최적화, 불확실성관리, 자동시뮬레이선과 분석, 예지정비에 탁월한 기능을 가지고 있습니다.

[Use Case] 미쯔비시 모터스 근사모델 생성 사례

  • 이번 사례는 Mitsubishi Motors에서 진행한 내연 압력 모델(internal combustion pressure model)의 매개 변수를 예측하기 위한 근사모델 생성 사례입니다.
  • 현재 자동차 시장은 늘어나는 제조업체들 사이에서 고객의 요구와 엄격한 환경 규제의 균형을 맞춰야하는 과제를 가지고 있습니다.
  • 먼저, 규정을 준수하기 위해서는 '가볍고 효율적인 차량'이 필요합니다. 하지만 이러한 요소만 중요시 여기게 되면 NVH(자동차의 소음/진동) 에 부정적인 영향이 나타나게 되어 고객의 요구에 상응하지 못하게 됩니다.
  • 이러한 복합적인 속성들을 고려해야할 때는 numerical simulation, system modeling, design space exploration을 사용하면 최적의 결과를 도출할 수 있습니다.
  • Mitsubishi Motors는 이러한 문제를 해결하는 최적의 솔루션을 찾아내기 위해 pSeven을 이용했습니다.

Experimental engine in-cylinder pressure

vs. crank angle curves for different RPM

Multidimensional approximation model of combustion

created in pSeven

미쯔비시 사례 자세히 보기 >>

에이블맥스(주)에서 주최한 << pSeven 제 1회 User Conference 2018 >>

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  • 먼저, pSeven User Conference에 참가해주신 모든 발표자분들, 참석자분들께 감사의 말씀 드립니다.
  • 이번 Conference를 통하여 많은 정보를 얻으셨길 바라며, 혹시 부족한 점이나 더 궁금하신 사항이 있으시다면 이메일/전화/카카오톡1:1대화로 연락 주시면 성실히 답변해드리겠습니다.
  • 에이블맥스(주) 홈페이지에 방문하시면, 더 많은 pSeven 사례를 만나보실 수 있습니다.



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