79. 変人Yの自叙伝、ロバストな人生を楽しむ


78. 電子回路はレゴブロックでサッと組み立て


77. 真空管アンプは唯一無二の価値で生き残る


76. お金持ちになるための一番ピン


75. システム開発:品質&開発効率の一番ピン


74. 原子力発電と火力発電をMBDする


73. 裏日本史:武内宿禰からの伝承と秘儀


72. 竹田恒泰氏:文筆力とビジネス力


71. 個人向国債が金利2%超!をモデルで説明


70. 消費税効果をモデルベース開発で予測する


69. 高市総理にお伝えしたい一番ピン思考


68. 経営と技術をつなぐ人見流コンサルティング


67. 品質を考えたモデルベース開発とは


66. 天皇家というシステムロバスト性


65. 人材育成を失敗するための悪魔の辞典


64. 飛んで移動するAI探査システム構想


63. ジョンレノン的ユートピアのロバスト性


65. 人材育成を失敗するための悪魔の辞典


64. 飛んで移動するAI探査システム構想


63. ジョンレノン的ユートピアのロバスト性


62. 国家のシステムロバスト性


61. MBSEのお手本 = 人見メソッド


60. SPACEXの開発はお手本だ


59. 従来の開発は考え方も手順も間違っている


58. AIにグラフィックアートさせてみた


57. マニュアルなしで使えるソフトが本物だ


56. いつまでも若くあるためのクルマ


55. 教育投資が成長力を決める


54. 仏教は 究極のコネクティビティシステム


53. すべてAIベースは、テスラの情報戦か?


52. 猫の国、変革しない国は滅びる


51. AIに小説を書かせてみた


50. イーロンマスクのFTP 第一原理思考


49. 大発明でイーロンマスク以上の富豪になる


48. ベテランの暗黙知をAIに入れる


47. ChatGPT の間違いを正す推論


46. 仮想世界で2万世代進化させる


45. やがてお金は絶滅する


44. MBD × AI で開発生産性を3倍にする


43. 知財発明には原理がある


42. 言語の意味理解


41. モデルベース開発の歴史


40. 雑誌 MotorFan 「SDVに負けない」


39. 雑誌 MotorFan 「MBDとは何か」


38. ひさしぶりのMBD技術講演会


37. モデルベース開発革新の成果


36. シリコンヒルズの思い出


35. シリコンバレーの思い出


34. トランスミッション開発のMBD


33. モデルベース開発のシンボルマーク


32. ケンブリッジへのオマージュ


31. MBD入門書 の執筆


30. 燃費30km/L の仮想車両が走る


29. 絵画 と MBD 、わたしにとってのART


28. 英国Secondmind社 ラスムーセン教授


27. 百歳になっても自分で運転できる車


26. RX-7 の開発


25. 航空機業界のMBD


24. 思い出深い MBD特許


23. 答えは時々ある


22. MBD三種の神器


21. 一流大手を凌駕したMBD


20. デザインとアート、シンポジウム


19. MBDの革新提案は


18. MBDの原点となった仕事


17. コンピュータアーキテクチャ


16. 角田さん


15. 人見さん(2)


14. 人見さん(1)


13. 日本発 MBD国際標準(3)


12. 日本発 MBD国際標準(2)


11. 日本発 MBD国際標準(1)


10. ハーマンハウザー卿


9. ケンブリッジ大学 人間とAI


8. ホーキング博士の時計 〜伝説のパブ


7. 元寿司職人がMBDエンジニアに


6. ルマン総合優勝に貢献したMBD


5. フリーズする制御モデル


4. 合わない燃焼モデル


3. MBDの開発プロセスについて


2. RapidECUについて


1. MBDについて


3. MBDの開発プロセスについて

2026/04/29 0:53

 この章も過去に執筆した、「SecJournal2012(IPA誌):世界一のため、創造のためのモデルベース開発(MBD)へ」から転載させていただきます。実際には モデルベース開発のプロセスは 一様ではないが、わかりやすくするために、あるパターンで説明をしていることは、ご留意ください。


 




●モデルベース開発のプロセス

これに対しモデルベース開発の模範的プロセス例を示す。ここでは5つのプロセスで事例説明したい(図8)。

 まず第1のプロセスは、Rapid-ECUと呼ばれる、内製の汎用制御コンピュータを活用する。試作に3カ月をかけることなく、朝思いついたアイデアは、昼にはプログラム化し、夕方には実車テストやテストベンチでの結果を見ることが出来る。つまり90日かかっていたことが1日で出来る手段である。ECUの試作を待たずにどんどん実機を使ったカラクリ研究開発を進める手段である。


 第2のプロセスは、構想設計用MILS※10を活用した、エンジンも車も存在しない開発初期段階のモデルベース開発である。車両レベルでの走りや燃費、変速が再現出来る車両゙ル技術が求められる。走行するためには、制御モデルもドライバーモデルも路面モデルも必要である。SKYACTIVではこれらのモデルを活用し、エネルギー最適化を机上で徹底的に行った。その結果、燃費30km/Lの車の姿も形も無い開発着手時期に、30km/Lで走る仮想車両モデルが出来上がっていた。そのモデルを規範として開発は進んでいったのである。つまり、開発初期段階において、燃費目標の整合は取られたことになる。


 第3のプロセスは、前工程で配分された機能目標を形あるものへブレークダウンするプロセスである。各部門の詳細設計をサポートする詳細設計用MILSの活用である。この段階になると、エンジンモデルも車両モデルも詳細度を増し、それとつながる制御のモデルも詳細になる。モデルとしての計算は非常に重くなる。これを効率化するために、複数のコンピュータを並列処理させる特別なハードウェアに、これらの詳細モデルをインストールしての作業となる。これを持ってしてもエンジン燃焼モデルはスーパーコンピュータ上でないと動作出来ないほど計算が重いため、この解決のためには、IN/OUT関係だけ合わせ込んだ、計算が軽い統計モデルのようなものに置換して利用する。このようなモデルのハイブリット的な利用は、実用化技術としてなくてはならない工夫である。これらのモデルを使って、従来は実車でなければ出来なかったような車両レベルの総合診断を、1万通りでも10万通りでも、机上で自動実験可能である。


 第4のプロセスはHILS※12を活用した、実機ECUの動作検証である。このプロセスでは、前工程で設計検証した結果通りとなるよう、答え合わせを行う。また、このプロセスになると、本物のセンサーやアクチュエータも繋いで、電気的な過渡応答やノイズの影響などを、効率的に検証していく。


 第5のプロセスは、実機試作後のキャリブレーション(以下、キャリブレ)への活用である。エンジンのキャリブレの困難さを知らない方も多いはずなので説明する。燃料噴射のタイミングや量など、様々なパラメータを、あらゆる環境下で最適にするために、調整すべきパラメータ数が膨大にある。例えば、ある1つの定常MAP(600格子点)のキャリブレだけを説明するが、5パラメータを7水準ずつ変えて調整するだけでも、その組み合わせは、7×7×7×7×7×600で1千万通りを超え、これをすべてエンジンを回しながら確認するとなると途方も無い時間がかかる。そこでエンジンが完成したあと、実機エンジンのIN/OUTと等価なエンジンモデルを作るのに必要な基礎データを素早く計測し、作り上げたエンジンモデルを用いて机上でキャリブレすることを行っている。


 これについても、この技術が出来た頃、「ベテランエンジニアが実機でキャリブレした結果」vs「モデルベースでキャリブレした結果」を比較する実証実験を行った。結果は机上のほうが、燃費が数%良く、かつ所要期間もはるかに短かった。


 すでに現在の制御システム&パラメータは、人間の能力では全体が見渡せないほど複雑で膨大で、最適解がどこにあるのかを探し出せないうちに納期が来てしまうことを意味している。この傾向は、今後ますますひどくなることは間違いない。最適解を見渡すための道具としても、モデルベース開発は必須となる。