本ウェビナーでは、ニューラルネットワークベースのダンパーモデルである「AI-MBD」を全周波数帯域（フルスペクトラム）シミュレーションと組み合わせることで、シャシー開発のワークフローをどのように効率化できるかをご紹介します。

Astemo社のアメリカ開発拠点で撮影された独占映像を交えながら、ハードウェア・イン・ザ・ループと統合したドライビングシミュレータがどのようにリアルタイムフィードバックを提供し、エンジニアが微細なチューニング変更を高感度で解決できるようにするかを解説します。

また、Virtual Proving Ground（仮想試験場）やデジタルスキャンされた路面データが、いかに現実世界の入力条件を再現し、より正確で再現性の高いダンパーチューニングを実現するかについても解説します。

主なトピック

AI-MBDが、車両全体シミュレーションおよびドライバー・イン・ザ・ループ・シミュレーションにおいて、ダンパーモデルの精度をどのように向上させるかについて解説します。
ドライビングシミュレータと、モーション、振動フィードバック、およびハードウェア・イン・ザ・ループとの統合を通じて、より迅速かつ現実的なチューニングをどのように実現するかについて解説します。
没入型シミュレーションをどのように活用して、微調整の変更を評価し、路面の入力を再現し、シャシー開発を加速させているかについて、解説します。

日時 (Dates&Times)

2026年5月14日　午後4時より1時間

※当日のご参加が難しい方も是非ご登録ください。

　後日ウェビナー録画版のご案内をご連絡いたします。

プレゼンター (Presenter)

吉井亨, Japan Country Manager, コンカレント日本株式会社 VI-grade事業部

ご登録後、ミーティングに参加するための案内が届きます。この会議にすでに登録されている場合は、再度登録する必要はありません。

お問い合わせ (Contact)

E-mail：info_japan@vi-grade.com

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