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最適化第一段階の目的関数は、喫水と速度の組み合わせ5つに対する消費電力と海上時の船体加重が設定されました
今回は、ヨーロッパの船級協会であるDNV GLのばら積み貨物船の最適化 ケースを紹介します。 このケースは、ばら積み貨物船の船体及びプロペラの最適化計算になります。 対象となる船体は「Diamond 2」と呼ばれるウルトラマックスサイズの船体です。 最適化には、造波の低減、船尾部の推進力、船尾部のねじれ、プロペラの デザインが含まれており、形状はCAESESのCAD機能を使用して作成されました。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
形状最適化を行うにあたり、パラメトリックモデルの作成と最適化計算にはCAESESが使用されました
今後大きな成長が見込まれるヨーロッパの洋上風力発電の運用・保守サービス (Operation, Maintenance and Service)の業界では、会社間での熾烈な 製品競争が繰り広げられています。 関連企業は業界で生き残るために、「船舶の低コスト化」、「高効率化」、 「高収益化」を可能な限り追求し、設計開発を進めています。 今回紹介するプロジェクトは、革新的な構造を持つSWATH船型支援船の 形状最適化になります。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
FRIENDSHIP社とRRD社との共同開発による軸流コンプレッサーブレードの最適化についてご紹介
航空機エンジンメーカーは、排気ガスや燃料消費量の削減という厳しい要求を 満たすために日々製品開発に取り組んでいます。 この取り組みには、空力的に優れたコンプレッサの設計を効率よく行うために、 設計プロセスのさらなる改善が求められています。 近年、グローバルな設計・性能要件を満たす適切なブレード形状を高効率で開発する ためには、形状作成ツールと流体解析ツールという異なるソフトウェア間で 多くの反復計算が必要となるのです。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
計算に使用するブレードは、CAESESの"Generic Blade"という機能を使用して作成することができます
CAESESは、CFDソフトウェアとの接続による自動化システムでの最適化設計が メリットのひとつにあります。 この記事では、実際に使用されているOpenfoamとCAESESによる船用プロペラの ブレード形状最適化について紹介します。 CAESESでは、パラメトリックな2Dモデルや3Dモデルを設計するための手法に加え、 様々な外部ソフトウェアと接続することが可能になっています。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
ブレードモデルの設定や個別の動的2D図面の生成などのタスクを実行！
Caterpillar Propulsionは、プロペラブレードの設計でCAESESを導入しました。 プロジェクトベースで始めたとき、全体的なアイデアは、メッシュ作成および シミュレーションソフトウェアを統合および制御するワークベンチとして 実装することでした。 同時に、CAESESは、Caterpillar Propulsionのエンジニアは既存のブレードと プロファイルの定義を再構築できるようにする3Dフルパラメトリックブレード 設計も提供する必要がありますが、まったく新しい設計を試すための高い 柔軟性が必要であります。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
必要な設計パラメーターを入力！3次元設計結果を迅速に取得することが可能
ポンプ専用設計ソフトウェア「AIPump」を用いて、比速度320の遠心ポンプの インペラ設計を行う事例をご紹介いたします。 必要な設計パラメーターを入力するだけで、ポンプインペラの3次元設計結果を 迅速に取得することができ、それに加えて、設計結果に対する高速性能分析に より、効率などの主要データを瞬時に確認することが可能に。 また、作成した比速度320のインペラに対して、高速性能分析を行い、分析 結果では、効率は82.04であることがわかりました。 【設計パラメーター】 ■流量(Q)：180m3/h ■揚程(H)：40m ■回転速度(n)：2950rpm ■インペラ出口径(D2)：194.678mm ■インペラ出口幅(b2)：22.347mm ■インペラ入口径(Dj)：105.858mm ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
水冷プレートの圧力損失dpが25kPa未満の制限において、断面温度差を13.403％低減！
汎用最適化ソフトウェアAIPODを用いて、新エネルギー自動車に使用される バッテリーパック水冷プレートの性能最適化を実施します。 非定常の低温加熱条件と定常の流動抵抗条件下では、断面の最低温度が5℃ 上昇すると、バッテリーセルのZ方向1/2断面の温度差が小さくなりますが、 流路圧損は25kPa未満である必要があります。 ここで使用する水冷プレートモデルは、パラメトリックモデリングソフトウェア CAESESで作成されており、水冷プレート内部の流路領域のみを最適化対象として、 その他の構成要素や条件は変更しません。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
パラメトリックでロバストなCADモデルを作成！様々な種類の複雑な自由形状が実現可能
CAD＋最適化ソフトウェア「CAESES」を用いて、ステータのパラメトリック モデリングを行った事例をご紹介いたします。 基本的に、ステータの形状は多くの自由度で設計することができ、新しい 設計候補が一連の幾何学的制約を満たす限り、様々な種類の複雑な自由形状が 実現可能です。 最終的なCADモデルは、ブレードとEWCの一連のパラメータによって制御され、 パラメータのほとんどは、キャンバや厚さなどの断面プロファイルの分布 関数にリンクされており、半径方向の変形が定義されています。 【ステータの製造上の制約】 ■ブレードは15枚 ■ブレードの軸弦を一定保持 ■リーディングエッジとトレーリングエッジの最小厚さ要件 ■ブレードを固定するための2つの内側の穴の厚さと距離 ■プレート寸法に関する取り付け上の制約 ■EWCの半径減少制限 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
下流のCAD設計プロセスに直接供給することができる最適候補ジオメトリを効率的に取得することが可能！
CAD＋最適化ソフトウェアCAESESの開発元FRIENDSHIP SYSTEMSでは、 Adjoint Flow Solversで計算された形状感度をもとに、自動最適化計算を 実施しました。 CAESESに統合されているオープンソース最適化ツールキットDakotaは、 形状感度をCADモデルパラメータに結合して得られる勾配情報を、直接 入力データとして受け取ることができる最適化メソッドを提供しています。 この情報をもとにアルゴリズムが、CAESESが作成する設計候補のための パラメータを選択し、Adjoint Flow Solversで計算が行われます。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
Styblinski-Tang関数に基づくシミュレーションデータセットを使用して効果を検証した事例！
当社で取り扱う、インテリジェントデータモデリングソフト「DTEmpower」の データクリーニングとAIAgentトレーニングの応用事例をご紹介します。 当ソフトウェアは、感度分析、モデルトレーニングなど、データモデリング の様々な側面に関する多数のアルゴリズムをユーザーに提供する製品です。 Styblinski-Tang関数に基づくシミュレーションデータセットを使用して、 当ソフトのモデルトレーニングアルゴリズム「AIAgent」の効果を検証。 応答曲面は、基本的に理論値に適合しており、精度についても高いことが 確認できます。 【事例概要】 ■データモデリングの目的は、x(x1からx5)からyまでの予測モデルを取得すること ■AIAgentの優位性を確認するため、同時に新規プロジェクトを作成し、 統合学習アルゴリズムを使用した検証も実施 ■AIAgentによってトレーニングされたモデルの応答曲面は、基本的に理論値に 適合しており、精度についても高いことが確認できる ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
自動化プロセスには分析対象となるさまざまなモデルバリエーションを確実に生成できる適切なCADツールが必要！
FluentやCFXなどのAnsysCFDツールは、メッシュ作成に使用するさまざまな オプションやツールとともに、設計における流体力学的動作を評価する エンジニアから高い支持を得ています。 これらのツールは、評価したい性能に関する貴重な情報や洞察を提供します。 それだけでなくCFDを含む自動化された最適化および設計探索のワークフローを 実現することも可能です。 これらのツールは、設計の改善、開発時間・設計サイクルの短縮につながることに 加え、意思決定の自由度が高い初期設計の段階で、さまざまな設計変数が性能に 与える影響(製品挙動)に関する情報を増やすことで、開発プロセスを大幅に 強化します。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
