更新日： 集計期間:2025年09月10日～2025年10月07日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。
更新日： 集計期間:2025年09月10日～2025年10月07日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。
更新日： 集計期間:2025年09月10日～2025年10月07日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。
7726～7740 件を表示 ／ 全 10128 件
消化器系の複雑さを確実にモデリング出来ることを示す有望な結果についてご紹介！
当資料では、胃の機能の科学的な解明について、解説しております。 消化に関するインビボ研究をはじめ、消化器系のインシリコモデルの開発と 妥当性確認、胃の動きのモデリングなどについて掲載。 食道から胃、小腸、大腸に至る消化器系とそのすべての構成部位を正確に 再現した実用的なインシリコモデルを使用すれば、実際に人間を被験者として テストするかなり前に、食品や医薬品の新規開発時または改良後に消化器系の 反応についての知見を得ることができます。 【掲載内容】 ■消化器系のインシリコモデルの開発と妥当性確認 ■胃の動きをモデリング ■今後の方針 ※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。
【新製品】需要、複雑さ、ユーザー数の増大に対応する拡張性の高いソリューション！
『Ansys ConceptEV』は、自動車業界において先進車両の開発を サポートする、EVパワートレインの設計およびシミュレーション プラットフォームです。 強力なシミュレーションワークフローにより、好適なサイズ、 重量、性能を備えたパワートレインを開発可能。 繰り返し可能なタスクを効率化し、エラーを最小限に抑えながら、 最終製品の全体的な効率を高めて、多くの専門分野にわたる エンジニアリングチームの生産性を向上できます。 【Ansys ConceptEVで体験】 ■強力なシミュレーションワークフロー ■繰り返し可能なタスクを効率 ■エンジニアリングチームの生産性を向上 ※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。
リアルタイムCAEでビジネスプロセスのイノベーションを加速した事例！
トヨタ自動車株式会社様にて、「Ansys Discovery」を導入した事例を ご紹介します。 同社は、2035年までにCO2排出量を2019年比で50％以上削減しカーボン ニュートラルを実現するという目標を立てるも、車両の電動化に向けた 製品開発で、リソースの不足や利益の減少といった問題が生じました。 当製品を使用して新しい製品を解析し、生産ラインにおける問題を 解決することで、製造現場での意思決定を迅速化しています。 【事例概要】 ■課題 ・2035年までにカーボンニュートラルを実現する ・車両の電動化に向けた製品開発で問題が生じ、目標達成が難しくなった ■結果：製造現場での意思決定を迅速化 ※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。
シミュレーションとモデルベースアプローチによるバッテリの設計、安全性、効率性の向上
当資料では、eモビリティのイノベーション、バッテリおよびBMS について解説しております。 バッテリのイノベーションの推進要因や、セルの設計と電気化学、 パックの設計とフォームアクターなどを詳しくご紹介。 また、耐久性、熱暴走、および安全性についてや、バッテリの 生産および製造プロセスについても掲載しております。 是非、ご一読ください。 【掲載内容(一部)】 ■主なポイント ■バッテリのイノベーションの推進要因 ■セルの設計と電気化学 ■パックの設計とフォームアクター ■バッテリの機能安全 ※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。
– Ansys Fluentへの簡単なモデル転送 【月刊】Ansys Discovery 技術解説資料 : 第3弾
Ansys Discovery Simulationの流体解析から、ワンクリックでAnsys Fluentにモデル転送することで、シームレスに、もっと踏み込んだワンレベル上の解析をすぐに行えます。 次回の連載記事をお楽しみに。
光学およびフォトニクス設計のシミュレーションソフトウェアパッケージについてご紹介！
当資料では、ミクロからマクロまでのフルサイズ光学シミュレーション プラットフォーム『Ansys Optics』について掲載しております。 自動車の光環境のソリューション「Speos」や、自動車用照明の ソリューションや、HUDの設計と分析のソリューションをご紹介。 当製品ポートフォリオにはLumerical、Zemax、Speosの3つの主要製品が 含まれています。さまざまな用途へのトータルソリューションを提供します。 【掲載内容(一部)】 ■自動車の光環境のソリューション：Speos ■自動車用照明のソリューション ■カメライメージングのシミュレーションのソリューション ■HUDの設計と分析のソリューション ■ディスプレイ設計と分析シミュレーション ※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。
粒子破砕の例、Mechanicalとの連成例、CFD連成手法などについてご紹介！
当資料では、粒子流れの挙動を迅速かつ正確に解析する、忠実度の高い 粒子シミュレーションソフトウェア『Ansys Rocky』を掲載しております。 多数の粒子を高速に解析する、マルチGPU処理といった「採用すべき理由」 や混合効率の予測などの「アプリケーション例」についてご紹介。 巻末には、ケーススタディも掲載されており、参考にしやすい一冊と なっております。是非、ご一読ください。 【掲載内容(抜粋)】 ■離散要素法(DEM：Discrete Element Method)とは ■Ansys Rockyとは ■従来のDEMからの発展：離散固体/流体力学シミュレーション ■Ansys Rockyを採用すべき理由 ■複数の粒子形状 ※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。
大学での講義に適している！初心者にとって習得しやすいソフトウェアの事例
宇都宮大学で、実践的な光学系設計概念の教育に「Ansys Zemax」を 活用している事例についてご紹介いたします。 宇都宮大学の学生たちは、在学中に光学設計を習得するための時間を 確保しなくてはならないという課題がございます。 Ansysの光学シミュレーションソフトウェアを講義に導入することにより、 学生たちが聞いた内容と仮想環境で達成できる基本的なレンズ設計を 意味のある役立つ形で結び付けられるように支援しています。 これにより、学生たちのより深い理解と知識定着を促進しています。 【事例概要】 ■課題 ・宇都宮大学の学生たちは、在学中に光学設計を習得するための時間を 確保しなくてはならない ■ベネフィット ・学生たちのより深い理解と知識定着を促進 ※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。
デジタルツインの展開における課題、成功させる方法などをご紹介！
当資料では「AIを活用したデジタルツインの展開方法」について 掲載しております。 人工知能(AI)と機械学習(ML)技術を活用して、実際のデータから得られる 知見と物理モデルの精度を統合する「Ansys TwinAIデジタルツイン ソリューション」がリリースされました。 シミュレーションエンジンやオペレーティングシステムのデータストリーム よりもクラウドインフラストラクチャに近い環境で、デジタルツインモデル の作成、検証、展開が可能になります。 【掲載内容】 ■デジタルツインの展開における課題 ■デジタルツインの展開を成功させる方法 ■シームレスな展開のためのコラボレーションの促進 ■これからのデジタルツイン ■詳細はこちら ※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。
インタビュー内の特筆すべき部分をいくつか抜粋してご紹介！
当資料では「Ansysのエキスパートによるハイブリッドデジタルツインの解説」 について掲載されております。 デジタルツインとは、指定された頻度と忠実度で同期される、実世界の エンティティやプロセスの仮想的表現です。 インタビュー形式で解説されており、参考にしやすい一冊となっております。 是非、ご一読ください。 【掲載内容(抜粋)】 ■デジタルツインについて ・質問：ハイブリッドデジタルツインとは何か、そして従来のデジタル ツインとの違いについてお話いただけますか ・質問：運用の最適化、意思決定の改善、全体的な性能の向上など、 ハイブリッドデジタルツインが大きな影響を示している特定の業界や 分野はありますか ※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。
人工知能(AI)テクノロジーが登場したことで、生産がより加速され、シミュレーションワークフローが強化されました
当資料では「SimAIとは：数値シミュレーションへのAIの応用方法」 について掲載されております。 シミュレーションを後期の検証やポスト解析ツールとしてではなく、 早い段階から使用して設計に有用な情報を活用することが重要です。 AIとマルチフィジックスシミュレーションの力を組み合わせたクラウド ベースプラットフォームである「Ansys SimAI」を導入することで、 さらに高度なイノベーションを迅速に実現できるようになります。 【掲載内容】 ■数値シミュレーションを活用した機械学習 ■これらの手法は、以下の2つのカテゴリに分類されます ・物理場を考慮した手法 ・物理場に依存しない手法 ■内部の仕組み ■SimAIプラットフォームでシミュレーションを拡張 ■詳細はこちら ※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。
より安全で信頼性の高い運用のために冷却板の交換の優先度を容易に設定できるようになりました！
当資料では「Tata Steel Nederland社、シミュレーションにより 製鉄プロセスを改善」について掲載されております。 同社は、それまでのトライアンドエラーの生産アプローチを廃止して、 デジタルテクノロジーをベースにした信頼性の高いアプローチを採用。 Ansysは、このアプローチに移行する上で重要な役割を担いました。 【掲載内容】 ■温度を解析 ■Ansysのシミュレーションを日常的に使用 ■根本原因解析 ■プロセスと機器の最適化 ■新しい設備設計 ■デジタルツインでシミュレーションを活用してリアルタイムで運用を改善 ■詳細はこちら ※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。
研究の結果、シミュレーションとMLのコラボレーションによって解析を大幅に改善できることが示されました！
当資料では「ミッションエンジニアリングと機械学習：解析を改善する コラボレーション」について掲載されております。 人工知能をミッションシミュレーションと組み合わせることで、実際の 開発やテストにかかるコストのわずか数分の一で、新しい問題に対する 解決策を検証できるようになります。 実際に、デジタルミッションエンジニアリングソフトウェアである 「STK」では、ミッションシミュレーションと機械学習(ML)モデルを 組み合わせたワークフローを使用して、解析を向上させることができます。 【掲載内容】 ■問題の理解 ■データセットワークフローの作成 ■機械学習パイプラインの実装方法 ■ワークフローの実証 ■次のステップへ ■詳細はこちら ※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。
AIを導入することで、光学設計を大幅に加速できる！設計者の能力を補いつつ、ワークフローを効率化
当資料では「光学設計の未来におけるAIとマルチフィジックスの役割： Ansys OpticsとEdmund Optics社」について掲載されております。 マルチフィジックスシミュレーションを設計ワークフローに組み込むことで、 環境条件、材料特性、および製造公差が光学性能に与える影響を評価可能。 この総合的な解析により、光学設計が実際の動作条件においてロバストで 信頼性が高いことが保証されます。 【掲載内容】 ■マルチフィジックスシミュレーションを使用した包括的な解析 ■AIを活用した設計の最適化 ■設計者はAIに取って代わられるのか ■詳細はこちら ※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。
SPDMを活用してAIトレーニングを強化する方法をご紹介しております！
当資料では「勝利の組み合わせ：SPDMを活用したAIトレーニングの強化」 について掲載されております。 SPDMを使用することで、さまざまな部署や異なるエンジニアリング分野から 構成された組織全体のシミュレーション、データ、ワークフロー、リソース を一元化されたデータベースから管理できるようになります。 「Ansys Minerva」のようなSPDMソリューションを導入することで、企業は 製品ライフサイクルのすべての段階にわたるデジタルスレッドを作成し、 生産性を向上させ、より良い設計を作成し、さらにはコラボレーションを 向上させることができます。 【掲載内容】 ■SimAIとは何か ■SPDMでAIの力を強化 ■ツールをカスタマイズ ■SPDMの活用による製品開発の加速 ■詳細はこちら ※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。
