お客様視点で、新価値商品を
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ORANGE 用語集
| ORANGE
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| ECUマップ最適化支援ツール（Optimaization Response surface Assist-tool and Navigation of Generating ECU-map ）の略称です。 |
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| ORANGEシステム
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| FAMSシステムにORANGEを付加することにより、排ガス対策、燃費低減のためのECUマップ作成が容易に実現できるシステムが構築できます。 実験計画、エンジンの自動運転、データ計測、モデルの作成、最適化、マップ作成という流れで行なわれる作業全般をサポートするシステムです。 |
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| DOE Navigator
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| ORANGE Navigatorは、適合運転計画を行い、ASAM-ACI準拠の計測制御システムと通信を行いながら、適合運転、計測を行うことが出来るアプリケーションソフトウェアです |
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| ORANGE Optimizer
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| ORANGE Optimizerは、収集データを基に応答曲面法で最適なECUマップを作成できるアプリケーションソフトウェアです。 使いやすいGUI、多種多様なモデル化手法、最適化手法でECUマップ適合業務の効率化を実現します。 |
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| 確率楕円
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| 基本的には散布図と一緒に使われ、データの相関を表現する1 つの手法です。 その楕円の信頼度を95％としたとき、楕円内に 95％ のデータが分布していることになります。相関が弱いほど円に近く、相関がゼロで真円となります。また、相関が強いほど面積が小さくなり、相関係数± 1 で直線となります。 |
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| グループリスト
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| ORANGE5 でグループポイントの状態を表形式で表示したものがグループリストです。 上部の固定セルにはX値（回転等）を、それ以外のセルにはグループのY値（トルク等）を表示し、ループ化された全体の形を一覧できます。なお、各セルの色は、グループ毎の処理過程を表示しています。（グループ化：灰色、モデル化：黄色、最適化：オレンジ）また、グループリストはグループを選択、結合、削除などの機能も持ちます。 |
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| 散布図行列
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| 変数の各組み合わせについて、散布図を行列の形で表示します。 相関をわかりやすく表現する手法のひとつです。 ORANGE では「散布行列 or 散布行列グラフ」と読んでいます。 |
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| 実験計画法
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| どのような実験をするのが最も効果的であるか、すなわち、目的とする情報を得るのにどのような実験をすれば実験コストが最も少なくなるかを計画する手法です。 |
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| 相関係数
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| 二つの変量x、y の関係の強さを示す指標の一つです。 相関係数Rxy は、-1 < Rxy < 1 の値を取ります。Rxy の絶対値が1 に近いほど相関が強いと判断します。しかし、相関係数の値のみでは相関係数が有意かどうかは判断できないので注意が必要です。 ORANGE5 から、設計変数の相関を判断するのに散布行列で相関係数を表示しています。設計変数間に相関があると、正しいモデルができないので、相関が無いことを確認する必要があります。実験計画法で計測していれば、設計変数間に相関は殆ど出ません。 |
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| LOLIMOT モデル
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| 領域を小領域に分割し、それぞれを低次の関数でモデル化し、それを合成する手法です。 あまり滑らかでない折れ目を持つような応答に適しています。 |
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| RBF モデル
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| 局在化したガウス関数の重ね合わせにより任意関数を補間するモデル手法です。 通常の最小二乗法で解くことができるので、ニューラルネットワークよりも計算負荷が小さいです。他の近似モデルでは適用できないような多峰性のある応答に対しても適用できます。 |
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| t値
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| 回帰係数を標準誤差で割ったものです。 このｔ値によってそれぞれの回帰係数の有意水準が検定されます。 |
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| 交差推定
（交差確認法）
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| 全データ数（M 個）の中の1 個を外し、残りのデータ（M-1 個）で1 個を推定する交差確認法の一種である Leave-One-Out 法とも呼ばれている手法です。 |
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| 決定係数
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| モデルとデータとの関係を表す係数。 0 以上1 以下の値で示され、モデルの推定値とデータが近くなるほど決定係数は1 に近づきます。決定係数は、重相関係数の2 乗の値で、寄与率とも呼ばれます。説明変数が応答変数のどれくらいを説明できるかを表します。この値が低いということは、得られた重回帰式の予測能力が低いことを意味します。決定係数が大きいほど、モデルへのあてはまりがよいことを表しますが、計測データ点数が少なく設計変数の数が多い場合には、決定係数が大きくてもあてはまりが良いとはいえない場合がありますので、モデル間のあてはまりの良さを比較する場合には、自由度調整済み決定係数の値を利用します。 |
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| 自由度調整済み決定係数
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モデル式を決定する以外に利用されている（動き回れる）変数の数（自由度）を考慮して、決定係数を調整したのが自由度調整済み決定係数です。
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| 残差
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| 応答変数の予測値と計測値の差、またはそれに類する統計量です。 残差を調べることで、回帰モデルの診断が可能になります。回帰診断では、回帰分析における 前提条件、ならびにモデル自身の安定性のチェックに使用します。 |
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| ステップワイズ回帰分析
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| 実際に重回帰分析を行なう場合、説明力が高い少数の設計変数で、適合度の高いモデルができることが理想です。ステップワイズ法は、1 つずつ説明変数を、入れたり抜いたりしながら、だんだんとあてはまりのよいモデルに近づけていくやり方です。 |
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| GA ステップワイズ
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AIC を目的関数として、GA による最適化でステップワイズを処理しています。
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| 手動ステップワイズ
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| 高次多項式でのモデル化結果で、使用する項を選択し直し、不要な項をはずし再モデル化します。 |
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| 正規確率プロット
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| 残差のバラツキが正規分布かどうか確認するグラフです。 ヒストグラムではデータが少ないとき、その判定が困難であるため、正規確率プロットを使います。 |
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| 多峰性
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| 峰が多く存在する曲面のこと。 非線形が強いという意味を分かりやすく表現したことば。 |
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| 平均2乗平方根誤差
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| モデルの推定の精度を表す指標で、値がゼロに近いほど良く当てはまっているということになります。 |
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| ダービン・ワトソン比
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| 残差を時系列としてみたときにランダムかどうか、言い換えれば周期性があるかどうかを数値化したものです。 1. 残差が全くランダムである時…d ≒ 2 2. 残差に正の自己相関がある時…d → 0 に近づく 3. 残差に負の自己相関がある時…d → 4 に近づく |
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| GA
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| 遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm）とは自然淘汰により最適な遺伝子が残ってきたようにシステムの中で自然淘汰のシミュレーションを行い最適解を求めようというものです。 |
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| 個体
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| 遺伝的アルゴリズムによって求められる解のことです。 遺伝的アルゴリズムは、まず、遺伝子を生成し個体の集団を作成します。 この集団を第一世代といいます。次に、自然界の生物の進化を基に選択、交叉、突然変異などの操作を行うことにより、個体の集団を進化させます。この集団の数を個体数といいます。 |
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| 世代数
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| 遺伝的アルゴリズムは、はじめに異なった遺伝子を持ついくつかの初期集団を用意し、そのなかで、選択（selection）、交差（crossover）、突然変異（mutation）の3 つのプロセスを行います。 1）選択とは、集団の中から優秀なものを選び出すこと。 2）交差とは、選び出された集団のなかでランダムに遺伝子の一部を交換を行うこと。 3）突然変異とは、低い確率で起こり、遺伝子情報の一部をランダムに書き換えること。 この選択、交差、突然変異の一連の処理を繰り返すことにより、より優秀な解が導きだせます。この一連の処理を世代と呼びます。多目的GA の場合、収束判定が難しい為、一般的にこの世代数によって、計算を終了させています。 |
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| 唯一解
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| 最適化を行い、解を１つだけ求めた結果です。 単一目的最適化や、多目的最適化の目標計画法等で得られます。 |
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| パレート解
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| 多目的最適化において、それ以上優劣のつけられない解の集合をパレート解といいます。 |
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| 単一目的最適化
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| 単一目的最適化とは、1つの目的変数を最適化することです。 単一目的最適化では目的関数が一つであるため、最適化によって得られる解は1つのみとなります。 |
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| 多目的最適化
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| 多目的最適化とは、複数の目的関数を同時に最適化することです。 多目的最適化では多くの場合、目的関数間はトレードオフの関係にあり、多目的最適化によって得られる解は1つではなく、複数のパレート解の集合（パレート解集合）となります。そして、パレート解集合の分布によって、その目的関数間のトレードオフを把握することが多目的最適化の重要なポイントです。 |
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| NBI 法
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| NBI（Normal-Boundary Intersection）法はライス大学の Indraneel Das とJohn Dennisにより開発された、非線形多目的最適化問題でパレート面を生み出す新しい技術です。 目的個別の最適解を直線とした線上に初期値を取り、放線方向に最適点探索を行うことにより、均一に配置された良好なパレート解を求めることができます。 |
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| 多目的 GA
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遺伝的アルゴリズム（GA）を多目的最適化に適応したものです。 |
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| 目標計画法
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| 数理的手法による多目的最適化問題を解く方法として、一般的に用いられている手法で、目的関数に優先順位を付けて問題を解きます。 この手法の欠点は、優先順位が高い目的の制約が厳しい場合、それ以降の目的が考慮されなくなることや、最適解が見つかっても、それよりも良い解があるかもしれない点です。 |
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| ロバスト最適化
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| ORANGE に実装されている機能です。 最適化設計には、制御のバラツキ（制御誤差）を考慮し、安定して応答を得ることができる最適点を求める必要があります。これをロバスト最適化といいます。 ORANGE5 では、ロバスト最適化は以下のように行います。 1. 最適化する目的変数から変動モデル（ロバストモデル）を生成する。 2. 生成した変動モデルを多目的変数の1 つとして加える。 3. 多目的最適化を実行する |
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| ローカル最適化
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| グループポイント毎に最適化を行うことです。 |
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| グローバル最適化
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| 複数のグループの達成値の積算値、または走行シミュレーションにより求めた達成値のトータルに対して最適化を行うことです。 |
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| Σグローバル最適化
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| 複数のグループポイントの各応答変数積算値を目的変数として最適化します。 |
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| 走行シミュレーション最適化
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| 全グループのローカル最適化を行った後、実際の排ガス排出量や燃費がどれくらいになるのかを演算し、評価を行うことが出来ます。走行シミュレーション最適化も多目的最適化ですので、パレート解を算出します。 ORANGE5 では、走行シミュレーション最適化を下記の手順で行います。 １．複数のローカル最適化を行い定常達成値マップを演算する。 ２．定常達成値マップ上を回転-トルク指令値に展開した走行パターン （JE05モード、Euro ETCモード、EPA 1199モード、NRTCモード）でシミュレーションする。 ３．走行シミュレーション結果を目的変数として最適化する。 |
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| 多目的トレードオフ分析ツール
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| 多目的最適化問題のトレードオフの複数の解から、唯一解を選択するのに用いる分析ツールです。 パラレルグラフなどが用いられます。 |
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| 達成値
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| 達成値とは、ある回帰モデルにおいて、設計変数の値を決定し演算された応答値のことです。 |
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| AKIMA 補間
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| ORANGE でECU マップを求める補間方法のひとつです。 座標（X, Y, Z）で与える複数のデータ点から、任意座標 (x, y) における 値z を求める補間方法です。複数のデータのx-y 座標から作られるすべての三角形を考え、各三角形内で最大で5 次式を使って、辺上で1 階微分が連続になるように係数を近所のデータ点だけで求めています。関数のパラメータである近接点の数とはこのことです。三角形の外側は、データ点を使って外挿計算されます。 |
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| B スプライン
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| ECU マップのメッシュ値を求める格子補間処理の時に使用します。 ORANGE では、格子補間で求めたメッシュ上に近似曲線を作り、メッシュの刻み値を求めます。スプライン曲線の中でも滑らかさを最も特徴とする曲線です。B スプラインは、データ点を通過しません。また、一部のデータが変化しても、その影響の範囲が限定されているために全体に影響が及ばないのが特徴です。B スプラインは、ベジェ曲線の優れた制御性とスプライン曲線の接続性の2 つの特徴を併せ持ちます。 |
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| 3 次スプライン
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| ECU マップのメッシュ値を求める格子補間処理の時に使用します。 ORANGE では、格子補間で求めたメッシュ上に近似曲線を作り、メッシュの刻み値を求めます。3 次スプラインは、スプライン曲線の中でも最も多く利用されている曲線です。各区間を3 次の多項式で近似して、全てのデータを通る滑らかな曲線で結びます。接続点では、2 次の導関数までが連続になるように多項式の係数を決めるので、滑らかになります。しかし、データの性質によっては不自然な振動ができることがあります。 |
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| エルミート（準エルミート補間）
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| ECU マップのメッシュ値を求める格子補間処理の時に使用します。 ORANGE では、格子補間で求めたメッシュ上に近似曲線を作り、メッシュの刻み値を求めます。各区間を3 次の多項式で近似するのはスプラインと同じですが、接続点では1 次の導関数までが連続になるようにします。この為、準エルミート補間はスプライン補間などに比べて、滑らかさでは劣りますが、不自然な振動が発生しにくい特徴を持ちます。信号処理試験などに比べて計測点数が少ない自動車試験などに適しています。 |
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| 格子補間
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| ORANGE でECU マップを求める補間方法のひとつです。 ある長方形領域を互いに直交する直線で規則正しく分割して格子模様を構成し、コンターマップを描くというアルゴリズムを採用しています。長方形領域を複数の格子で分割し、最も適切な曲面に対する格子点値を計算します。つまり、曲面の滑らかさを目的関数として捉え、隣り合う格子点で値の変化が最小なものを最適解とします。また、データを一次式で近似表現し、格子点値との連立一次方程式を立て、それを満足することが制約条件となります。ここでは、前述の制約条件付最適化問題を、ペナルティ法を用いて目的関数と制約条件をあるパラメータで1 次結合して拡大目的関数を作成し、無制約最適化問題として、その最適解を求めています。ORANGE では、格子間隔（粗さ）、曲面の滑らかさ、補間計算の種類などの条件を指定することができるので、ECU マップの曲面をある程度自由に調節することができます。ただし、曲面を滑らかにする補間をするので、データ点を通るとは限りません。 |
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| 三角分割
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| ORANGE でECU マップを求める補間方法のひとつです。 三角分割は、デローニ三角分割（Delaunay Triangulation）のアルゴリズムを利用して三角メッシュを生成しています。三角形の外側は、外挿計算されませんので、適切に値を設定する必要があります。デローニ三角分割は、対象とするデータ点を問うことなくそれら全てを用いて三角形を生成する方法です。この方法は、作成された個々の三角形を構成するデータ点が、すべて作られた三角形の外接円上に位置し、その内部には他のデータ点を一切含まないように分割するものです。 |
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| ASAM
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| Association for Standardization of Automation- and Measuring Systems の略称で、アザム（オートメーションと測定システムの標準化協会）と呼ばれてます。 自動車業界の開発プロセスで利用されるハードウェアおよびソフトウェアの互換性、さらに各ツール間でのデータの共有を実現するため、標準のインターフェースの仕様を策定しています。 ASAMによって標準化されたデータやインターフェースのことを簡略的にASAMと呼ぶこともあります。 |
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| ECU
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| ECU とは、エンジンコントロールユニット (Engine Control Unit) の略称です。 ECU においては、各種センサーから入力された情報を元に、最適な燃焼、点火時期等を計算し、更にはその状況を学習して、それらを元にエンジンを動かすという役割を果たします。今日の自動車に対する機能性、安全性、快適性、環境適合性に関する規準の多くは、ECU の制御により初めて実現することができました。 |
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| 応答曲面法
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| 応答曲面法（Response Surface Methodology = RSM）とは、n 個の設計変数 x1, . . . , xn および、応答y がともに連続的なとき、x1, . . . , xn とy との関係式y = f（x1, . . . , xn）を実験データから求め、その関係式からy の最適値を与える設計変数の値 x1, . . . , xn を求める手法です。 関数 y = f（x1, . . . , xn）は幾何学的には n + 1 次元空間内の曲面を表わすことからこれを応答曲面といいます。 |
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設計変数 ・ 設計空間 |
| 応答変数に影響を与えていると考えられる変数のことで、回帰モデルに取り入れられた変数です。 回帰モデル y = a0+a1x1+...+ apxp において,x1,...,xp のことです。 ORANGE では、最適化したいECU マップの変数が設計変数となります。 設計変数間に相関が強いと適切なモデルが作れませんので、実験計画法等を利用し、正しく計測する必要があります。 設計空間：設計変数の取り得る範囲のことです。 |
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| 応答変数
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| 回帰分析などの場合において、予測や要因分析を行う変数のことです。 目的変数や従属変数と呼ばれることもあります。回帰モデル y = a0+a1x1+...+ apxp において、y のことです。 ORANGE では、ECUマップ値を制御して得られた排ガスや燃費等の出力値となります。 |
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| 交互作用
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| 一つの設計変数の効果が、他の設計変数の有る無しで影響されるような応答を示す場合、交互作用があるといいます。 |
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Revised: 2011/01/24
