歩行者頭部保護の設計効率化に向けて、画像処理と機械学習を組み合わせた ROM（Reduced Order Model）を構築しました。
全103打点に対して頭部インパクタ試験シミュレーションを実施し、各打点位置から加速度波形を予測するためのROM（簡易予測モデル）を構築しました。学習には50ケースを使用し、残りの53ケースで交差検証を行った結果、非常に高い精度で加速度波形の予測が可能であることが確認されました。

入力データには、各打点位置の縦断面・横断面画像を使用し、内部構造の材質情報（ヤング率）をグレースケールで表現。これにより、HIC値に影響する構造的特徴を画像としてとらえ、機械学習モデルに反映させることが可能になりました。出力はHICの実数値だけでなくインパクタの加速度波形そのものであり、従来は困難だった詳細挙動の再現が可能となるため、設計判断の妥当性が大きく向上します。

この技術を活用すれば、任意の断面形状図から加速度波形を予測できるため、設計初期段階から安全性能を考慮した設計判断が可能になります。また、同様の手法を他車種にも応用できる可能性があるため、安全設計の効率化と標準化に大きく貢献することが期待されます。