(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
空気と熱交換を行う熱交換器（４、５）を有する空気通路（２、２ｂ、２ｃ）と、
この空気通路（２、２ｂ、２ｃ）の下流側に設けられ、車室内の異なる方向へ空気を吹き出す複数の吹出口（８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ）と、
この複数の吹出口（８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ）の開閉を切り替える吹出口切替手段（１１〜１２ｂ）と、
前記吹出口（８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ）から車室内へ吹き出す空気の温度を調節する温度調節手段（６、６１、６２）と、
車室内の温度を設定するための温度設定手段（２１、２１ａ、２１ｂ）と、
内気温を検出する内気温センサ（２２）および外気温を検出する外気温センサ（２３）と、
前記温度設定手段（２１、２１ａ、２１ｂ）による設定温度、および前記両センサ（２２、２３）により検出された温度情報を入力として、車室内への目標吹出温度を算出する目標吹出温度算出部（２７〜２９ｂ）とを備え、
前記複数の吹出口として、車室内乗員の足元側に空気を吹き出すフット吹出口（８ａ、８ｂ）、および車室内乗員の上半身側に空気を吹き出すフェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）を包含しており、
前記吹出口（８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ）からの吹出空気温度が前記目標吹出温度となるように前記温度調節手段（６、６１、６２）を調節するとともに、
前記吹出口切替手段（１１〜１２ｂ）を駆動制御して、前記フット吹出口（８ａ、８ｂ）から空気を吹き出すフットモード、前記フェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）から空気を吹き出すフェイスモード、および前記フット吹出口（８ａ、８ｂ）と前記フェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）の両方から空気を吹き出すバイレベルモードを切り替える車両用空調装置において、
前記熱交換器（４、５）として、温水を熱源として空気を加熱する暖房用熱交換器（５）を包含しており、
前記温水の温度を検出する水温センサ（２６）および車室内への日射量を検出する日射センサ（２４）と、
前記温度設定手段（２１、２１ａ、２１ｂ）による設定温度、前記内気温センサ（２２）の検出内気温および前記外気温センサ（２３）の検出外気温を入力として、ニューラルネットワーク（２００）により仮の目標吹出温度（ＴＡＯＢ）を算出する仮目標温度算出部（２７、２７ａ、２７ｂ）と、
前記温度設定手段（２１、２１ａ、２１ｂ）による設定温度、前記内気温センサ（２２）の検出内気温、前記外気温センサ（２３）の検出外気温および前記日射センサ（２４）の検出日射量を入力として、ニューラルネットワーク（３００）により日射補正量（ＴＡＯＳ）を算出する日射補正量算出部（２８、２８ａ、２８ｂ）と、
前記仮の目標吹出温度（ＴＡＯＢ）および前記日射補正量（ＴＡＯＳ）に基づいて最終的な目標吹出温度（ＴＡＯ）を算出する目標温度算出部（２９、２９ａ、２９ｂ）とを備え、
前記目標吹出温度算出部（２７〜２９ｂ）は、前記仮目標温度算出部（２７、２７ａ、２７ｂ）と前記日射補正量算出部（２８、２８ａ、２８ｂ）と前記目標温度算出部（２９、２９ａ、２９ｂ）とにより構成され、
前記目標吹出温度は、前記目標温度算出部（２９、２９ａ、２９ｂ）から出力される目標吹出温度（ＴＡＯ）であり、
さらに、前記目標吹出温度（ＴＡＯ）、前記外気温センサ（２２）の検出外気温、前記日射センサ（２４）の検出日射量および前記水温センサ（２６）の検出水温を入力として、ニューラルネットワーク（１００）により吹出口モード信号を算出する吹出口モード算出部（３１、３１ａ、３１ｂ）を備え、
この吹出口モード算出部（３１、３１ａ、３１ｂ）により算出した吹出口モード信号により前記吹出口切替手段（１１〜１２ｂ）を駆動制御することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項２】
前記吹出口モード算出部（３１、３１ａ、３１ｂ）のニューラルネットワーク（１００）の入力として、前記内気温センサ（２２）の検出内気温がさらに入力されることを特徴とする請求項１に記載の車両用空調装置。
【請求項３】
室内使用者の皮膚温を検出する皮膚温センサを備え、前記吹出口モード算出部（３１、３１ａ、３１ｂ）のニューラルネットワーク（１００）の入力として、前記皮膚温センサ（２２）の検出皮膚温がさらに入力されることを特徴とする請求項１に記載の車両用空調装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自動制御方式の車両用空調装置における吹出口モードの切替制御に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、自動制御方式の車両用空調装置では、特開昭５６−８６８１５号公報に記載されているように、車室内を設定温度に維持するために必要な目標吹出空気温度ＴＡＯを車両の熱負荷条件に基づいて算出し、車室内への実際の吹出空気温度が目標吹出空気温度ＴＡＯとなるように、温度調節手段（例えば、エアミックスドアや温水弁）の作動を制御している。
【０００３】
上記の目標吹出空気温度ＴＡＯは周知のごとく下記数式１により算出される。
【０００４】
【数１】
ＴＡＯ＝Ｋset ＊Ｔset −Ｋr ＊Ｔr −Ｋam＊Ｔam−Ｋs ＊Ｔs ＋Ｃ
但し、Ｔr ：内気温、Ｔam：外気温、Ｔs ：車室内への日射量であり、Ｋset 、Ｋr 、Ｋam、Ｋs はそれぞれ温度設定ゲイン、内気温ゲイン、外気温ゲイン、日射量ゲインであり、Ｃは補正定数である。
【０００５】
そして、乗員の頭部側へ空気を吹き出すフェイス（ＦＡＣＥ）モード、乗員の足元部へ空気を吹き出すフット（ＦＯＯＴ）モード、および乗員の頭部側と乗員の足元部へ同時に空気を吹き出すバイレベル（Ｂ／Ｌ）モードの切替を、上記の目標吹出空気温度ＴＡＯに基づいて行っている。
すなわち、図１０は上記ＴＡＯによる吹出口モードの切替制御の考え方を図示するもので、上記ＴＡＯが低温側から高温側へ移行するに従って、順次、吹出口モードをフェイス（ＦＡＣＥ）モード→バイレベル（Ｂ／Ｌ）モード→フット（ＦＯＯＴ）モードと切り替えるものである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上記の従来装置によると、車両に対する熱負荷条件が同一であるならば、ＴＡＯが同一の値になるので、同一の吹出口モードになってしまう。しかしながら、車両の実際の環境条件の変化による乗員の温熱感（温度感覚）は熱負荷条件とは異なったものになるので、ＴＡＯによる一律的な吹出口モードの切替では乗員の空調フィーリングを悪化させる。
【０００７】
これを図１０により具体的に説明すると、図１０（ａ）のように、外気温Ｔamが１０°Ｃで、比較的高く、日射量が少ない場合と、図１０（ｂ）のように、外気温Ｔamが０°Ｃという低温時で、日射量が多い場合では、ＴＡＯが同一の値ａとなり、いずれの場合も、フット（ＦＯＯＴ）モードを一律的に選択してしまう。
【０００８】
ところが、後者の図１０（ｂ）の場合は、低外気温時であっても、上半身への日射により乗員は頭部側に温熱を感じるので、乗員の上半身へ冷風を欲するようになる。すなわち、図１０（ｂ）の場合は、空調フィーリング向上のために、吹出口モードとしてバイレベル（Ｂ／Ｌ）モードを選択することが望まれる。しかるに、従来装置ではこのような日射の有無を優先的に考慮した吹出口モードの切替制御を実施することができない。
【０００９】
日射の他に、外気温の高低、暖房用熱交換器への温水温度の高低等も乗員の温熱感に大きな影響を与えるのであるが、従来装置では、やはり、これらの要素を優先的に考慮して吹出口モードの切替を行うことができなかった。
そこで、上記の不具合を解消するために、例えば、図１１に示すように、吹出口モードとＴＡＯとの切替特性のマップとして、日射無し（図１１（ａ））と日射有り（図１１（ｂ））とに場合分けした、２つのマップを用意し、日射有りのときは、図１１（ｂ）に示すようにバイレベル（Ｂ／Ｌ）モードの切替点をＴＡＯの高温側に移行させることが考えられる。同様に、外気温の高低、温水温度の高低等に対しても同様の手法で対応することが考えられる。
【００１０】
しかし、上記の対応策では、吹出口モードの切替制御に対応するだけでも、他種類のマップを用意することになり、空調用電子制御装置における記憶部（ＲＯＭ）の大容量化を招く。そのため、記憶部（ＲＯＭ）の容量制限から上記の対応策を実施できない場合が生じる。
また、日射の有無、外気温の高低、温水温度の高低等の相互関係が乗員の温熱感にどのように影響するか定量的に分析し、その影響度に対応した吹出口モード切替の制御ロジックを考える必要があり、多大な開発工数を要することになる。
【００１１】
本発明は上記点に鑑みて案出されたもので、使用者の温熱感に合致したきめ細かい吹出口モードの切替制御を実現することを目的とする。
また、本発明は吹出口モードの切替制御を行う空調用電子制御装置における記憶部の大容量化および開発工数の増大を抑制することを他の目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
情報処理の一方式であるニューラルネットワークでは、その学習機能によって、ニューラルネットワーク内の各層のニューロン間の結合係数（シプナス荷重）を、所望の出力（教師データ）となるように、自動生成する特徴を持っている。そこで、本発明では、このニューラルネットワーク内のニューロン間の結合係数の自動生成機能に着目して、記憶部の大容量化や開発技術者の工数の増大を生じることなく、乗員の温熱感に合致したきめ細かい吹出口モードの切替制御ができるようにして、上記目的を達成しようとするものである。
【００１３】
すなわち、請求項１に記載の発明では、空気と熱交換を行う熱交換器（４、５）を有する空気通路（２、２ｂ、２ｃ）と、
この空気通路（２、２ｂ、２ｃ）の下流側に設けられ、車室内の異なる方向へ空気を吹き出す複数の吹出口（８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ）と、
この複数の吹出口（８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ）の開閉を切り替える吹出口切替手段（１１〜１２ｂ）と、
複数の吹出口（８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ）から車室内へ吹き出す空気の温度を調節する温度調節手段（６、６１、６２）と、
車室内の温度を設定するための温度設定手段（２１、２１ａ、２１ｂ）と、
内気温を検出する内気温センサ（２２）および外気温を検出する外気温センサ（２３）と、
温度設定手段（２１、２１ａ、２１ｂ）による設定温度、および両センサ（２２、２３）により検出された温度情報を入力として、車室内への目標吹出温度を算出する目標吹出温度算出部（２７〜２９ｂ）とを備え、
複数の吹出口として、車室内乗員の足元側に空気を吹き出すフット吹出口（８ａ、８ｂ）、および車室内乗員の上半身側に空気を吹き出すフェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）を包含しており、
吹出口（８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ）からの吹出空気温度が目標吹出温度となるように温度調節手段（６、６１、６２）を調節するとともに、
吹出口切替手段（１１〜１２ｂ）を駆動制御して、フット吹出口（８ａ、８ｂ）から空気を吹き出すフットモード、フェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）から空気を吹き出すフェイスモード、およびフット吹出口（８ａ、８ｂ）とフェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）の両方から空気を吹き出すバイレベルモードを切り替える車両用空調装置において、
熱交換器（４、５）として、温水を熱源として空気を加熱する暖房用熱交換器（５）を包含しており、
温水の温度を検出する水温センサ（２６）および室内への日射量を検出する日射センサ（２４）と、
温度設定手段（２１、２１ａ、２１ｂ）による設定温度、内気温センサ（２２）の検出内気温および外気温センサ（２３）の検出外気温を入力として、ニューラルネットワーク（２００）により仮の目標吹出温度（ＴＡＯＢ）を算出する仮目標温度算出部（２７、２７ａ、２７ｂ）と、
温度設定手段（２１、２１ａ、２１ｂ）による設定温度、内気温センサ（２２）の検出内気温、外気温センサ（２３）の検出外気温および日射センサ（２４）の検出日射量を入力として、ニューラルネットワーク（３００）により日射補正量（ＴＡＯＳ）を算出する日射補正量算出部（２８、２８ａ、２８ｂ）と、
仮の目標吹出温度（ＴＡＯＢ）および日射補正量（ＴＡＯＳ）に基づいて最終的な目標吹出温度（ＴＡＯ）を算出する目標温度算出部（２９、２９ａ、２９ｂ）とを備え、
目標吹出温度算出部（２７〜２９ｂ）は、仮目標温度算出部（２７、２７ａ、２７ｂ）と日射補正量算出部（２８、２８ａ、２８ｂ）と目標温度算出部（２９、２９ａ、２９ｂ）とにより構成され、
前記目標吹出温度は、目標温度算出部（２９、２９ａ、２９ｂ）から出力される目標吹出温度（ＴＡＯ）であり、
さらに、目標吹出温度（ＴＡＯ）、外気温センサ（２２）の検出外気温、日射センサ（２４）の検出日射量および水温センサ（２６）の検出水温を入力として、ニューラルネットワーク（１００）により吹出口モード信号を算出する吹出口モード算出部（３１、３１ａ、３１ｂ）を備え、
この吹出口モード算出部（３１、３１ａ、３１ｂ）により算出した吹出口モード信号により吹出口切替手段（１１〜１２ｂ）を駆動制御することを特徴としている。
【００１４】
これによると、車両用空調装置における、車室内の異なる方向へ空気を吹き出す複数の吹出口のうち、いずれの吹出口から空気を吹き出すかという吹出口モードがニューラルネットワーク（１００）により算出され、決定される。
ここで、ニューラルネットワークの特徴として、ある入力信号を与えたときに、その出力が、予め設定された所望の値（教師データ）になるように、ニューラルネットワーク内部の各層間の結合係数（シプナス荷重）を自動修正するという学習機能を備えているから、特定の入力条件での教師データを変更して、高速演算装置を用いて結合係数（シプナス荷重）の自動修正を予め行っておくことにより、特定の入力条件での出力変更を行うことができる。
【００１５】
しかも、ニューラルネットワークでは、上記特定の入力条件での出力（教師データ）の変更を行っても、他の入力条件では、所望の出力値（教師データ）が維持されるように、結合係数全体の自動修正を行うから、上記特定の入力条件での出力変更が他の入力条件における出力に影響を与えない。
その結果、目標吹出温度と、車室内乗員の温熱感に影響を及ぼす環境因子の検出情報との特定の組み合わせに基づいて所望の吹出口モードが得られるように、結合係数を修正しておくことができ、これにより、環境条件の変化に対応して、車室内乗員の温熱感に適合した快適な吹出口モードを決定できる。
【００１６】
さらに、有利なことには、結合係数の自動修正をニューラルネットワークの学習機能により自動的におこなうことができるから、開発技術者がある特定の入力条件のみで所望の出力が得られるような複雑な制御ロジックを考えなくてもよく、開発工数を大幅に低減できる。
また、ニューラルネットワークの採用により、他種類の制御マップ、複雑な制御ロジック等が不要になるため、空調用電子制御装置を構成するコンピュータの記憶装置（ＲＯＭ）の容量を低減できるという利点もある。
【００１７】
車室内乗員の温熱感に影響を及ぼす環境因子の検出情報として、請求項１記載の発明では、外気温センサ（２２）の検出外気温、日射センサ（２４）の検出日射量および水温センサ（２６）の検出水温を用いている。
これによれば、特に、車室内乗員に対する日射量の影響を優先的に考慮して、吹出口モードの切替制御を行うことができる。また、暖房用熱交換器（５）を循環する温水の温度と、外気温（室外の温度）とを用いることによって、特に、冬期の空調始動時における、温水温度の上昇過程において、温水の温度変化と外気温（室外温度）の変化とに対応した、快適な吹出口モードを設定することができる。
【００１８】
また、前記環境因子の検出情報としては、請求項２記載の発明のごとく、内気温（室内の温度）をさらに追加してもよい。これによれば、特に、日射量増加、車室内乗員数の増加等による室温上昇の影響を優先的に考慮して、吹出口モードの切替制御を行うことができる。
また、前記環境因子の検出情報としては、請求項３記載の発明のごとく、車室内乗員の皮膚温をさらに追加してもよい。これによれば、特に、日射量等による皮膚温の変化に対応した、快適な吹出口モードを設定することができる。
【００２０】
なお、上記各手段に付した括弧内の符号は、後述する実施形態記載の具体的手段との対応関係を示すものである。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図に示す実施形態について説明する。
（第１実施形態）
図１は第１実施形態による車両用空調装置の全体システム構成の概要を示すもので、車両用空調装置の空気流れの最上流側に内外気切替ドア１が配置されており、このドア１により外気と内気がエアダクト２内に切替導入される。
【００２２】
エアダクト２は空調装置の空気通路を構成するもので、その内部には、上流側から下流側にかけて送風機３、エバポレータ４およびヒータコア５が配設されている。エバポレータ４は冷凍サイクルの冷媒の蒸発潜熱を空気から吸熱して空気を冷却する冷房用熱交換器である。ヒータコア５は車両エンジン（図示せず）からの温水（エンジン冷却水）を熱源として空気を加熱する暖房用熱交換器である。
【００２３】
ヒータコア５の上流側部位には温度調節手段としてエアミックスドア６が設けられており、ヒータコア５を通過する温風の風量とヒータコア５のバイパス通路７を流れる冷風の風量との割合をドア６により調整する。この冷温風の風量割合の調整により車室内への吹出空気温度を調節することができる。
エアダクト２の最下流側には、空調風を車両乗員の足元に向けて吹出すためのフット吹出口８ａ、８ｂ、空調風を車両乗員の上半身に向けて吹出すためのセンタ・サイドの各フェイス吹出口９ａ〜９ｄ、および空調風をフロントガラスに向けて吹出すためのデフロスタ吹出口１０が設けられている。
【００２４】
また、エアダクト２の最下流側には、上記吹出口８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄおよび１０を選択的に開閉するための吹出口切替ドア（吹出口切替手段）１１〜１３が設けられている。これらのドア１１〜１３の開閉状態を切替えることによって、フットモード、バイレベルモード、フェイスモード、デフモードなどの所定の吹出口モードを設定し得るようになっている。
【００２５】
次に、上記した空調用機器を制御するための制御系を説明すると、内外気切替ドア１、エアミックスドア６、および吹出口切替ドア１１〜１３は、それぞれ、サーボモータ１４〜１８により駆動され、これらのサーボモータ１４〜１８の作動は空調用電子制御装置（以下、ＥＣＵという）１９の出力により制御される。また、送風機３のモータ３ａも、ＥＣＵ１９の出力によりモータ制御回路（モータ印加電圧制御回路）２０を介して制御される。
【００２６】
送風機３の送風量は、モータ制御回路２０によりモータ印加電圧を調節してモータ回転数を変化することにより調節される。ＥＣＵ１９は周知のマイクロコンピュータとその周辺回路との組み合わせからなるものである。ＥＣＵ１９の入力として、車室内の設定温度Ｔset を設定する温度設定器（温度設定手段）２１が設けられている。この温度設定器２１は空調操作パネルに設けられ、手動操作される。
【００２７】
また、温度情報検出手段として、車室内の内気温Ｔｒを検出する内気センサ２２と車室外の外気温Ｔａｍを検出する外気センサ２３が設けられ、さらに、車室内への日射量Ｔｓを検出する日射センサ２４、エバポレータ４の冷却温度（吹出空気温度）Ｔｅを検出するエバポレータ温度センサ２５、およびヒータコア５に流入する温水の温度Ｔｗを検出する水温センサ２６が設けられている。
【００２８】
ＥＣＵ１９内のマイクロコンピュータにより実行される制御機能は、概略的には、図２に示すように区分することができ、仮の目標吹出温度ＴＡＯＢを算出する仮目標温度算出部２７は、図５に示すニューラルネットワーク２００により構成されるもので、温度設定信号Ｔset 、内気温センサ信号Ｔｒ、および外気温センサ信号Ｔａｍを入力とし、ニューラルネットワーク２００により仮の目標吹き出し温度ＴＡＯＢを算出する。
【００２９】
また、日射補正量ＴＡＯＳを算出する日射補正量算出部２８は、図６に示すニューラルネットワーク３００により構成されるもので、温度設定信号Ｔset 、内気温センサ信号Ｔｒ、外気温センサ信号Ｔａｍ、および日射センサ信号Ｔｓを入力とし、ニューラルネットワーク３００により日射補正量ＴＡＯＳを算出する。そして、目標温度算出部２９は、仮目標温度算出部２７および日射補正量算出部２８の出力に基づいて、最終的に目標吹出温度ＴＡＯを算出するものである。さらに、エアミックスドア開度算出部３０は目標温度算出部２９の出力ＴＡＯに基づいて、エアミックスドア開度ＳＷを算出するものである。
【００３０】
また、吹出口モード信号ＴＭＯＤＥを算出する吹出口モード算出部３１は、図３に示すニューラルネットワーク１００により構成されるもので、目標温度算出部２９からの目標吹出温度ＴＡＯと、車室内乗員の温熱感に影響を及ぼす環境因子の検出情報としての、日射センサ信号Ｔｓ、外気温センサ信号Ｔａｍ、および水温センサ信号Ｔｗを入力とし、ニューラルネットワーク１００により吹出口モード信号ＴＭＯＤＥを算出するものである。
【００３１】
また、風量算出部３２は、図７に示すニューラルネットワーク４００により構成されるもので、温度設定信号Ｔset 、内気温センサ信号Ｔｒ、外気温センサ信号Ｔａｍ、および日射センサ信号Ｔｓを入力とし、ニューラルネットワーク４００により風量を決定する送風機電圧レベルＴＢＬＯを算出するものである。
次に、ニューラルネットワークの概要について説明すると、ニューラルネットワーク１００〜４００は基本的には同一構成であるので、図３のニューラルネットワーク１００を例にとって説明する。ニューラルネットワークは、ある入力信号（図３の例では、ＴＡＯ、Ｔｓ、Ｔａｍ、Ｔｗ）を与えたときに、その出力が、予め設定された所望の値（教師データ）になるように、ニューラルネットワーク１００内に設けられた入力層１０１、第１、第２の中間層１０２、１０３、出力層１０４内部の各ニューロン１０５間の結合係数（シプナス荷重）１０６を修正するという誤差逆伝播学習機能（バックプロパーゲーション機能）を備えた階層構造のネットワークである。
【００３２】
そして、教師データを変更した場合は、再び、ある入力信号に対する出力が変更後の教師データとなるように、繰り返し「学習」させることにより、結合係数（シプナス荷重）１０６を修正する。つまり、多量のデータ（教師データ）からその相関関数（結合係数１０６）を自動生成する特徴を持っている。教師データは、実験等により求めた所望の値（入力信号に対する所望の出力値）を設定する。
【００３３】
階層構造のニューラルネットワーク１００において、同一層のニューロン１０５間では結合がなく、前後の各層のニューロン１０５でのみ結合されており、そして、各層のニューロン１０５間の結合係数１０６は、それぞれの結合の重み（強さ）の程度を表すものであって、結合の重みが大きいほど、前側の層のニューロン１０５の信号が振幅の大きい信号となって、後側の層のニューロン１０５に伝達される。
【００３４】
なお、入出力値はセンサ信号等をそれぞれ０〜１に規格化（正規化）されたものであり、実際に出力された値は、０〜１から逆変換する作業が必要である。例えば、内気センサ２２により検出される内気温Ｔｒの実際の検出範囲は、通常、０°Ｃ〜５０°Ｃであり、この検出値を規格化部１０７で０〜１に割り当て、ニューラルネットワークの入力層１０１に入力する。出力層１０４からの出力結果も０〜１の値が出力されるので、図５〜７のニューラルネットワーク２００〜４００では出力変換部１０８において予め設定された変換マップによってセンサ信号等に対応する実際の値に逆変換される。但し、図３のニューラルネットワーク１００では、出力が吹出口モード信号ＴＭＯＤＥであるため、出力層１０４からの出力結果を逆変換する必要がなく、そのため、出力変換部１０８を設けていない。
【００３５】
ところで、現状の車両用空調装置が直面する環境条件は様々であるため、この様々な環境条件に対応した所望の出力値（例えば、吹出口モード信号）である教師データは、数万点から数十万点以上にもおよび膨大な数となる。
そこで、ＥＣＵ１９の設計に際しては、車両搭載の前段階の処理として、専用の高速演算装置を用い、この高速演算装置により図３のニューラルネットワーク１００による学習を行って、広範な入力信号の変化に対して出力が所望の教師データとなる結合係数１０６を算出する。そして、このように算出した結合係数１０６を、図２におけるＥＣＵ１９内の各算出部のニューラルネットワーク１００、２００、３００、４００に対応する記憶部（ＲＯＭ）に記憶させておく。
【００３６】
従って、車両搭載状態では、ＥＣＵ１９内の各算出部のニューラルネットワーク１００〜４００における各層のニューロン１０５間の結合係数１０６は、予め設定された所定値となっている。
そして、車両搭載状態では、ＥＣＵ１９内の各算出部のニューラルネットワーク１００は、図４に示すように入力に対する出力を計算する。すなわち、各ニューロン１０５では、入力信号０1 〜Ｏn のそれぞれに、対応する結合係数１０６（Ｗ1 〜Ｗn ）を掛け合わせ、その値をシグモイド関数と呼ばれる関数に適用して出力を計算する。その計算結果を後続のニューロンの入力として出力する。これを繰り返すことで最終的な出力を得る。
【００３７】
車両搭載状態のＥＣＵ１９内の各算出部のニューラルネットワーク１００では、入力信号０1 〜Ｏn の広範な変化に対して、その変化にそれぞれ対応して所望の出力値（教師信号）が得られるようにする結合係数１０６（Ｗ1 〜Ｗn ）が予め設定してあるので、結合係数修正のための学習は不要であり、図４に示す計算を行うのみでよい。
【００３８】
従って、図３に示す、吹出口モード算出部３１のニューラルネットワーク１００においては、入力信号（ＴＡＯ、Ｔｓ、Ｔａｍ、Ｔｗ）の変化に対応して、それぞれ、予め設定された所望の値（教師信号）を吹出口モード信号ＴＭＯＤＥ（＝０〜１）として算出し、出力する。
また、図５に示す、仮目標温度算出部２７のニューラルネットワーク２００においては、入力信号（Ｔset 、Ｔｒ、Ｔａｍ）の変化に対応して、それぞれ、予め設定された所望の値（教師信号）を仮の目標吹出温度ＴＡＯＢとして算出し、出力する。
【００３９】
また、図６に示す、日射補正量算出部２８のニューラルネットワーク３００においては、入力信号（Ｔset 、Ｔｒ、Ｔａｍ、Ｔｓ）の変化に対応して、それぞれ、予め設定された所望の値（教師信号）を日射補正量ＴＡＯＳとして算出し、出力する。
また、図７に示す、風量算出部３２のニューラルネットワーク４００においては、入力信号（Ｔset 、Ｔｒ、Ｔａｍ、Ｔｓ）の変化に対応して、それぞれ、予め設定された所望の値（教師信号）を送風機電圧レベルＴＢＬＯとして算出し、出力する。
【００４０】
そして、目標温度算出部２９では、下記の数式２によって最終的な目標吹出温度ＴＡＯを算出する
【００４１】
【数２】
ＴＡＯ＝ＴＡＯＢ−ＴＡＯＳ
次に、エアミックスドア開度算出部３０では、目標温度算出部２９の出力ＴＡＯ、エバポレータ４の温度Ｔｅ、およびヒータコア５の温水温度Ｔｗに基づいて、下記の数式３により、エアミックスドア開度ＳＷを算出する。
【００４２】
【数３】
ＳＷ（％）＝（ＴＡＯ−Ｔｅ）／（Ｔｗ−Ｔｅ）＊１００
次に、本実施形態による制御例を図８のフローチャートに沿って説明する。図８の制御ルーチンは、空調装置の始動を行う操作スイッチ信号によりスタートし、ステップ５１０で空調用ＥＣＵ１９をリセットし、ステップ５２０で内気温Ｔｒ、外気温Ｔａｍ等の各種センサ２２〜２６の信号および温度設定器２１の信号を読み込む。
【００４３】
次に、ステップ５３０で、図５に示す仮目標温度ニューラルネットワーク２００を用いて、仮目標温度ＴＡＯＢを算出する。従って、ステップ５３０が図２の仮目標温度算出部２７に相当する。
次に、ステップ５４０で、図６に示す日射補正量ニューラルネットワーク３００を用いて、日射補正量ＴＡＯＳを算出する。従って、ステップ５４０が図２の日射補正量算出部２８に相当する。
【００４４】
次に、ステップ５５０で、前述した数式１によって最終的な目標吹出温度ＴＡＯを算出する。従って、ステップ５５０が図２の目標温度算出部２９に相当する。
次に、ステップ５６０では、前述した数式２によってエアミックスドア開度ＳＷを算出する。従って、ステップ５６０が図２のエアミックスドア開度算出部３０に相当する。
【００４５】
次に、ステップ５７０では、図３に示す吹出口モードニューラルネットワーク１００を用いて、吹出口モード信号ＴＭＯＤＥを算出する。従って、ステップ５７０が図２の吹出口モード算出部３１に相当する。なお、ステップ５７０における、吹出口モード信号ＴＭＯＤＥの出力値は、目標吹出温度ＴＡＯが低温側から高温側へ移行するにつれて増大する特性を持っている。そして、吹出口モードニューラルネットワーク３００の出力値ＴＭＯＤＥに基づいて図９に示すようにフェイス（ＦＡＣＥ）、バイレベル（Ｂ／Ｌ）、フット（ＦＯＯＴ）の各モードを決定する。
【００４６】
次に、ステップ５８０では、図８に示す風量算出ニューラルネットワーク４００を用いて、目標送風機電圧ＴＢＬＯを算出する。従って、ステップ５８０が図２の風量算出部３２に相当する。
次に、ステップ５９０〜６１０では、先で求めた目標値と一致するよう各々のアクチュエータ（図１のモータ１４〜１８）および送風機モータ印加電圧制御回路２０を駆動、制御する。
【００４７】
次に、本実施形態のごとくニューラルネットワーク１００を用いて、吹出口モード信号ＴＭＯＤＥを算出することによる特徴を具体的に説明する。
図１２は吹出口モードニューラルネットワーク１００における入力１〜入力４と出力（教師データ）ＴＭＯＤＥとの関係を示す図表であり、入力１〜入力４がそれぞれＴＡＯ＝４８°Ｃ、Ｔｓ＝１０００Ｗ／ｍ2 、Ｔａｍ＝０°Ｃ、Ｔｗ＝８０°Ｃのとき（すなわち、日射Ｔｓが有り、かつ、外気温Ｔａｍが低いとき）、出力が０．９５であると、図１１（ａ）に示すように吹出口モードがフットモードとなり、乗員が頭部側に温熱感を感じる。
【００４８】
そこで、上記の入力条件であるときの出力（教師データ）を、０．９５から０．５に変更する。
ここで、ニューラルネットワークの特徴として、ある入力信号を与えたときに、その出力が、予め設定された所望の値（教師データ）になるように、ニューラルネットワーク内部の各層間の結合係数（シプナス荷重）１０６を自動修正するという学習機能を備えているから、上記特定の入力条件での教師データを変更して、高速演算装置を用いて結合係数（シプナス荷重）１０６の自動修正を予め行っておくことにより、上記出力の変更を行うことができる。
【００４９】
上記出力の変更（ＴＭＯＤＥ＝０．９５→０．５への変更）によって、図１１（ｂ）に示すように、目標吹出温度ＴＡＯが同一値ａ（＝４８°Ｃ）であっても、吹出口モードがバイレベルモードとなり、乗員頭部側へ冷風を吹き出すことが可能となり、日射による乗員頭部の火照り感を緩和して乗員の空調フィーリングを改善できる。
【００５０】
しかも、上記特定の入力条件での出力（教師データ）の変更を行っても、他の入力条件では、所望の出力値（教師データ）が維持されるように、結合係数１０６全体の自動修正を行うから、上記特定の入力条件での出力変更が他の入力条件における出力に影響を与えない。その結果、日射無しの条件では、図１１（ａ）に示すフットモードを設定して、乗員足元への温風吹出により乗員足元部の暖房感を向上できる。
【００５１】
さらに、有利なことには、結合係数１０６の自動修正をニューラルネットワークの学習機能により自動的におこなうことができるから、開発技術者がある特定の入力条件のみで所望の出力が得られるような複雑な制御ロジックを考えなくてもよく、開発工数を大幅に低減できる。
また、ニューラルネットワークの採用により、複雑な制御ロジックや多種類の制御マップが不要になるため、車載ＥＣＵ１９におけるＲＯＭ容量を低減できるという利点もある。
【００５２】
なお、図１１（ｂ）に示すように、低外気温時の日射有りの条件にてバイレベルモードを設定するときは、図１１（ｃ）に示すように、エアミックスドア開度に上限を設けること（ドア開度のリミッタ設定）が好ましい。
すなわち、図１１（ｃ）において、ＴＡＯ＝ａ以上となるバイレベルモード拡大域では、車室内への実際の吹出空気温度をエアミックスドア開度の上限設定（リミッタ設定）により所定温度に抑えて、フェイス吹出口９ａ〜９ｄから温風が吹き出すことを防止することが必要である。なお、図１１（ｃ）のバイレベルモードにおいて、ｂはフェイス吹出温度で、ｃはフット吹出温度である。
【００５３】
次に、冬期の低外気温条件下で、車両エンジンを始動した直後に空調装置を始動する場合において、吹出口モードの切替制御を説明すると、車両エンジンの始動後、時間の経過とともにエンジン冷却水温（ヒータコア５への温水温度）が上昇していき、これに伴って、ヒータコア５の吹出空気温度、ひいては車室内への吹出温度が上昇する。その際、車室内への吹出風量も温水温度の上昇とともに上昇するように、送風機３のモータ印加電圧が調整される。
【００５４】
このとき、車室内への吹出モードとしてフットモードに固定したままであると、乗員はその下半身から暖められていくので、乗員上半身まで暖まるのに非常に長い時間がかかることになる。その結果、乗員の手が特に冷たい場合が生じて、不快であるばかりでなく、運転者がハンドル操作をしずらいので、車両運転の安全性からも好ましくない。
【００５５】
従って、車室内への吹出モードとして最初はフットモードで始動し、その後、温水温度の上昇に伴ってバイレベルモードを設定して、乗員の上半身側へもフェイス吹出口９ａ〜９ｄから温風を吹き出して、乗員の上半身側を早期に暖房することが望まれる。なお、低外気温時の空調始動時は最大暖房状態が設定され、エアミックスドア開度ＳＷは最大開度（１００％の開度）となり、ヒータコア５への通風路が全開となる。
【００５６】
本発明者らは、冬期の低外気温条件下における空調装置始動時において、バイレベルモードを乗員が快適と感じる条件について実際に実験検討したところ、図１３に示すように、バイレベルモードの快適域は外気温と温水温度と相関があり、外気温ごとにバイレベルモードが快適となる温水温度範囲が存在することが判明した。
【００５７】
すなわち、図１３の実験は、上記条件でのバイレベルモードを快適に感じるかどうか、複数人のモニターにより判定したものであり、外気温の低下に伴ってバイレベルモードを快適に感じる温水温度範囲が上昇することが分かる。なお、図１３において、寒い領域と快適な領域との間、および快適な領域と暑い領域との間は、快適とも不快とも言えない中間領域である。また、車室内への実際の吹出空気温度は、ヒータコア５での温水と空気間の伝熱効率等から温水温度の概略９０％程度の温度となる。
【００５８】
上記の図１３の実験結果を受けて、本実施形態では、図１４に示すように、吹出口モードニューラルネットワーク１００における入力１〜入力４と出力（教師データ）ＴＭＯＤＥとの関係において、入力１〜入力３がそれぞれＴＡＯ＝８０°Ｃ、Ｔｓ＝０Ｗ／ｍ2 、Ｔａｍ＝−１０°Ｃであるときに、入力４がＴｗ＝５３°Ｃ〜６２°Ｃの範囲内にあるときは、出力を０．９５から０．５に変更する。従って、吹出口モードをフットモードからバイレベルモードに変更することができ、上記Ｔｗの範囲内において乗員の上半身側を早期に暖房して、空調フィーリングの改善、車両運転の安全性を向上できる。
【００５９】
他の温水温度範囲では、出力を０．９５に維持して、吹出口モードをフットモードに設定できるから、温水温度の低温側でのバイレベルモードによる足元部の寒さ、あるいは温水温度の高温側でのバイレベルモードによる顔部の火照り感を防止できる。
（第２実施形態）
第１実施形態では、冬期の低外気温条件下における空調装置始動時において、所定の温水温度範囲にてバイレベルモードを設定しているが、日射等で内気温Ｔｒがある程度高くなっている場合には、バイレベルモードからフットモードに戻すタイミングを早くしないと、バイレベルモードによる顔部の火照り感が発生する。
【００６０】
そこで、第２実施形態では、この点を考慮して、図１５に示すように、吹出口モードニューラルネットワーク１００の入力として内気温Ｔｒを追加し、この内気温Ｔｒの所定温度以上への上昇により、バイレベルモードからフットモードに戻すタイミングを早めて、顔部の火照り感の発生を未然に防止する。すなわち、同一の外気温であっても内気温Ｔｒが上昇すると、バイレベルモードからフットモードに復帰させる温水温度を低めに変更する。
【００６１】
（第３実施形態）
第３実施形態は、上記第２実施形態と同一目的のものであって、図１６に示すように、吹出口モードニューラルネットワーク１００の入力として、上記内気温Ｔｒの代わりに、乗員の皮膚温を検出する皮膚温センサからの皮膚温信号Ｔｈを追加している。
【００６２】
第３実施形態によると、日射等の影響で乗員の皮膚温が所定温度以上に上昇すると、バイレベルモードからフットモードに復帰させる温水温度を低めに変更することにより、バイレベルモードによる顔部の火照り感を防止できる。
（第４実施形態）
図１７は第４実施形態を示すものであり、図３に示すように、吹出口モードニューラルネットワーク１００の入力の１つとして外気温Ｔａｍを加えている場合に、外気温Ｔａｍの高低により吹出口モードの切替ポイントを変更している例である。すなわち、ＴＡＯの高温側領域（暖房側領域）では、高外気温時（Ｔａｍ＝１０°Ｃ）に比して低外気温時（Ｔａｍ＝−１０°Ｃ）の方が低いＴＡＯで、バイレベルモードからフットモードへ切替えるようにして、フットモード域を拡大している。これにより、足元暖房を優先的に行って、低外気温時の暖房フィーリングを高めている。
【００６３】
また、ＴＡＯの低温側領域（冷房側領域）では、低外気温時（Ｔａｍ＝１０°Ｃ）に比して高外気温時（Ｔａｍ＝３０°Ｃ）の方が高いＴＡＯとなるまでフェイスモードを継続してフェイスモード域を拡大している。これにより、乗員の上半身への冷風吹出を優先的に行って、高外気温時の冷房フィーリングを高めている。
【００６４】
（第５実施形態）
上記した第１〜第４実施形態では、図１に示すようにエアダクト２内に、各吹出口８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ、１０に向かって１つの空気通路を形成し、温度調節手段として１つのエアミックスドア６を配置する車両用空調装置について説明したが、第５実施形態では、図１８に示すように、車室内の運転席側空調ゾーンと助手席側空調ゾーンの温度を独立制御するようにした左右独立温度制御方式の車両用空調装置に本発明を適用している。
【００６５】
第５実施形態では、エアダクト２内に、ヒータコア５の部位から下流側に向かって仕切壁２ａが設置され、この仕切壁２ａによってエアダクト２内の通路が運転席側通路２ｂと助手席側通路２ｃとに区分されている。
運転席側通路２ｂにおいてヒータコア５の上流側部位には運転席側エアミックスドア６１が設けられており、運転席側通路２ｂにおいてヒータコア５を通過する温風の風量とヒータコア５をバイパスして流れる冷風の風量との割合をドア６１により調整する。また、助手席側通路２ｃにおいてヒータコア５の上流側部位には助手席側エアミックスドア６２が設けられており、助手席側通路２ｃにおいてヒータコア５を通過する温風の風量とヒータコア５をバイパス流れる冷風の風量との割合をドア６２により調整する。
【００６６】
運転席側通路２ｂの最下流側には運転席側のフット吹出口８ａとフェイス吹出口９ａ、９ｂが設けられ、また、助手席側通路２ｃの最下流側には、助手席側のフット吹出口８ｂとフェイス吹出口９ｃ、９ｄが設けられている。そして、運転席側のフット吹出口８ａとフェイス吹出口９ａ、９ｂを選択的に開閉するための吹出口切替ドア１１ａ、１２ａが設けられ、また、助手席側のフット吹出口８ｂとフェイス吹出口９ｃ、９ｄを選択的に開閉するための吹出口切替ドア１１ｂ、１２ｂが設けられている。なお、デフロスタ吹出口１０およびその吹出口切替用ドア１３は第１実施形態と同じである。
【００６７】
上記した両エアミックスドア６１、６２は、それぞれ独立のサーボモータ１５、１５ａにより駆動され、また、運転席側の吹出口切替ドア１１ａ、１２ａと助手席側の吹出口切替ドア１１ｂ、１２ｂは、それぞれ独立のサーボモータ１６０、１７０により駆動される。そして、吹出口切替ドア１１ａ、１２ａ、１１ｂ、１２ｂの開閉状態を切替えることによって、フットモード、バイレベルモード、フェイスモードなどの所定の吹出口モードを各通路２ｂ、２ｃごとに独立して設定し得る。
【００６８】
また、ＥＣＵ１９の入力として、運転席側通路２ｂに対応された運転席側空調ゾーンの設定温度Ｔset(Dr) を設定する運転席側温度設定器（第１の温度設定手段）２１ａと、助手席側通路２ｃに対応された助手席側空調ゾーンの設定温度Ｔset(Pa) を設定する助手席側温度設定器（第２の温度設定手段）２１ｂが独立に設けられている。
【００６９】
また、運転席側空調ゾーンへの日射量ＴｓＤｒを検出する運転席側日射センサ２４ａと、助手席側空調ゾーンへの日射量ＴｓＰａを検出する助手席側日射センサ２４ｂが独立に設けられている。温度情報検出手段としての内気センサ２２、外気センサ２３、エバポレータ温度センサ２５、および水温センサ２６は第１実施形態と同じである。
【００７０】
さらに、ＥＣＵ２３内のマイクロコンピュータにより実行される制御機能は、図１９に示すように、運転席側Ｄｒと助手席側Ｐａとでそれぞれ独立に発揮される。図２の制御機能部に対して添字ａを付したものは運転席側Ｄｒであり、添字ｂを付したものは助手席側Ｐａであり、風量を決定する送風機電圧ＴＢＬＯについては、運転席側の送風機電圧ＴＢＬＯ(Dr)と助手席側の送風機電圧ＴＢＬＯ(Pa)を風量算出部３２ａ、３２ｂで算出した後に、風量算出部３２ｃで送風機電圧ＴＢＬＯ(Dr)とＴＢＬＯ(Pa)の平均値を算出して、これを風量を相当する最終的な送風機電圧ＴＢＬＯとしている。
【００７１】
そして、運転席側の吹出口モード信号ＴＭＯＤＥ(Dr)と助手席側の吹出口モード信号ＴＭＯＤＥ(Pa)をそれぞれ独立に算出する吹出口モード算出部３１ａ、３１ｂを独立に備えている。
この場合に、運転席側吹出口モード算出部３１ａおよび助手席側吹出口モード算出部３１ｂを構成するニューラルネットワーク１００では、前述の図３の入力の目標吹出温度ＴＡＯとして、運転席側目標吹出温度ＴＡＯ(Dr)、または助手席側目標吹出温度ＴＡＯ(Pa)を入力するとともに、日射量Ｔｓとして、運転席側日射量ＴｓDr、または、助手席側日射量ＴｓPaを入力して、運転席側の吹出口モード信号ＴＭＯＤＥ(Dr)、または助手席側の吹出口モード信号ＴＭＯＤＥ(Pa)をそれぞれ独立に算出すればよい。
【００７２】
なお、運転席側仮目標温度算出部２７ａおよび助手席側の仮目標温度算出部２７ｂを構成するニューラルネットワーク２００では、前述の図５の入力（Ｔset ）として、運転席側空調ゾーンの設定温度Ｔset(Dr) または助手席側空調ゾーンの設定温度Ｔset(Pa) を入力するとともに、この両設定温度Ｔset(Dr) 、Ｔset(Pa) の差（ΔＴset ）を入力として追加する。この設定温度差ΔＴset を入力として追加するのは、運転席側空調ゾーンと助手席側空調ゾーン間の温度干渉による各ゾーンの温度ずれを抑制するためである。
【００７３】
また、第５実施形態のごとき左右独立温度制御方式の車両用空調装置において、吹出口モードは独立制御せずに、運転席側と助手席側とで同一にする場合もある。この場合は、図２０に示すように、ニューラルネットワーク１００の入力として、運転席側目標吹出温度ＴＡＯ(Dr)と助手席側目標吹出温度ＴＡＯ(Pa)との平均値ＴＡＯＸ、運転席側日射量ＴｓDrと助手席側日射量Paとの平均値ＴｓＸを入力して、吹出口モード信号ＴＭＯＤＥを算出すればよい。
【００７４】
（他の実施形態）
▲１▼上述の各実施形態では、目標吹出温度及び風量（送風機電圧レベル）を各々のニューラルネットワーク２００、３００、４００により算出する場合について説明したが、これらの目標吹出温度及び風量の算出には、ニューラルネットワークを使用せずに、周知の手法により算出するようにしてもよい。
【００７５】
▲２▼上述の実施形態では、温度調整手段として、冷風と温風の風量割合を調整するエアミックスドア６、６１、６２を設ける場合について説明したが、温度調整手段としてエアミックスドア６、６１、６２の代わりに、ヒータコア５に流入する温水の流量もしくは温度を制御する温水弁を使用してもよい。
▲３▼上述の第５実施形態による左右独立温度制御方式の車両用空調装置において、図２０に示す例では、吹出口モードニューラルネットワーク１００の入力として、運転席側目標吹出温度ＴＡＯ(Dr)と助手席側目標吹出温度ＴＡＯ(Pa)との平均値ＴＡＯＸを用いているが、運転席側目標吹出温度ＴＡＯ(Dr)と助手席側目標吹出温度ＴＡＯ(Pa)の重み付けを変更して、例えば、運転席側目標吹出温度ＴＡＯ(Dr)と助手席側目標吹出温度ＴＡＯ(Pa)の影響割合をいずれか一方：８０％、他方：２０％とした目標吹出温度ＴＡＯを入力してもよい。
【００７６】
▲４▼空調ゾーンの温度を設定する温度設定器２１、２１ａ、２１ｂとして、温度数字を示していない温感表示のもの（高低温の色分け表示等）であってもよいことは勿論である。
▲５▼最大暖房時の吹出温度に影響を与える環境因子として温水温度を検出しているが、温水温度とヒータコア５の表面温度とは密接な相関があるので、温水温度と同等の温度として、ヒータコア５の表面温度を検出してもよい。
【００７７】
また、水温センサ２６の代わりに、ヒータコア５の吹出空気温度を検出する温度センサを使用することもできる。
▲６▼本発明は、車両用空調装置に限定されることなく、吹出口モードの切替制御が必要な空調装置であれば、種々な用途のものに適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態を示す車両用空調装置の全体システムの説明図である。
【図２】図１の空調用電子制御装置における主要機能のブロック説明図である。
【図３】図２の吹出口モード算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図４】ニューラルネットワークの出力計算方法の説明図である。
【図５】図２の仮目標温度算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図６】図２の日射補正量算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図７】図２の風量算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図８】本発明の第１実施形態における制御フローチャートである。
【図９】本発明の第１実施形態における吹出口モード算出の特性図である。
【図１０】従来技術の吹出口モード切替制御特性の説明図である。
【図１１】従来技術および第１実施形態による吹出口モード切替制御特性の説明図である。
【図１２】第１実施形態による入力条件と吹出口モード信号の出力との関係を示す図表である。
【図１３】第１実施形態において、バイレベルモードの快適性と、外気温および温水温度との関係を示すグラフである。
【図１４】第１実施形態による入力条件と吹出口モード信号の出力との関係を示す図表である。
【図１５】第２実施形態による吹出口モード算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図１６】第３実施形態による吹出口モード算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図１７】第４実施形態による吹出口モードと目標吹出温度との関係を示す制御特性図である。
【図１８】第５実施形態を示す車両用空調装置の全体システムの説明図である。
【図１９】図１８の空調用電子制御装置における主要機能のブロック説明図である。
【図２０】第５実施形態による吹出口モード算出部のニューラルネットワークの１例を示す概略構成図である。
【符号の説明】
２…エアダクト（空気通路）、２ｂ…運転席側空気通路、
２ｃ…運転席側空気通路、６、６１、６２…温度調節手段、
８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ…吹出口、２１、２１ａ、２１ｂ…温度設定手段、
２２、２３…温度情報検出手段、３１、３１ａ、３１ｂ…吹出口モード算出部、１００〜４００…ニューラルネットワーク。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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