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ソフト(pdf) - メーカー・企業と製品の一覧

ソフトの製品一覧

46~60 件を表示 / 全 109 件

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汎用有限要素法シミュレーションソフトウェア『AIFEM』

構造解析と伝熱解析!これらを併用した伝熱-構造連成解析を実行可能

『AIFEM』は、エネルギー、船舶、電子機器、自動車の分野において、 強度や振動、熱問題などを効率的に解析することを目的とした 有限要素法解析ソフトウェアです。 シミュレーションプロセス全体をカバーしており、開発効率の向上に貢献。 エンジニアリングテスト結果、標準テストケースおよびサードパーティの 商用ソフトウェアシミュレーション結果を基に積極的にソルバーの 高精度化を図っています。 【特長】 ■直感的でシンプルな操作性 ■高精度の有限要素法ソルバー ■様々な解析機能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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汎用インテリジェント最適化ソフトウェア『AIPOD』

最適化効率の飛躍的な向上!要件を満たす設計解の迅速かつ正確な取得を支援

『AIPOD』は、性能向上やコスト削減といった設計問題に対応した 汎用最適化ソフトウェアです。 CAEツールとの連携、AI技術を活用した最適化戦略、簡単な プロセス構築などの機能により、様々な分野における効率的な 製品設計と、より優れた設計候補の獲得を実現。 任意の最適化プロセスを簡単に構築できるため、 設計への迅速な反映と、真の設計力の獲得を実現します。 【特長】 ■最適化効率の飛躍的な向上 ■業界動向への迅速対応 ■ワンストッププラットフォーム ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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【事例】水車用可動翼の静解析『AIFEM』

多彩なアプリケーションに向けた豊富なソリューションを形成している製品の事例!

当社で取り扱う、インテリジェント構造解析ソフトウェア「AIFEM」の 水車用可動翼の静解析の応用事例についてご紹介いたします。 当ソフトウェアは、エンジニアが持つ構造に関連する静力学、動力学、 熱力学などの工学問題の解決をサポートするソフトウェアです。 ガイドベーンの固定リングに変位拘束を定義し、ガイドベーンの前後に 水流圧力荷重を加え、定格・最大揚程・ブーストの3つの運転条件で シミュレーションを行いました。 【事例概要】 ■ガイドベーンの固定リングに変位拘束を定義し、ガイドベーンの前後に  水流圧力荷重を加え、定格・最大揚程・ブーストの3つの運転条件で  シミュレーションを行った ※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。

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【事例】水冷プレートの冷却性能解析『AICFD』

冷却プレートに2箇所の熱源を設置し、冷却性能を評価した事例をご紹介

汎用熱流体解析ソフトウェア「AICFD」を用いて、水冷プレートの冷却性能 を解析した事例をご紹介いたします。 冷却プレート(アルミ合金)に2箇所の熱源(シリコンチップ)を設置し、 冷却性能を評価しました。 当社では、製品設計、シミュレーション解析、性能最適化、ソフトウェアや プラットフォームのカスタマイズ開発、商用ソフトウェアの二次開発など、 多岐にわたるサービスを提供しております。 【解析条件】 ■入口条件:速度0.2 [m/s]、温度25 [℃] ■乱流モデル:層流 ■発熱量 ・熱源1:40 [W] ・熱源2:60 [W] ■熱抵抗:0.25 [K/W]、0.167 [K/W] ※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。

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【事例】IGBTの連成解析『AIFEM』

IGBTの温度分布と、その温度に起因する応力分布を解析した事例

汎用有限要素解析ソフトウェア「AIFEM」を使用して、IGBTの温度分布と、 その温度に起因する応力分布を解析した事例をご紹介いたします。 電子機器の温度分布や応力分布を解析することで、設計合理性を予測する ための基礎データを取得することができます。 また、当社では、お客様の要望に合わせた設計システムのカスタマイズや、 各ツールを統合するカスタムプラットフォームの開発を提供します。 ご用命の際は、お気軽に当社までお問い合わせください。 【結果比較】 ■Max温度(K) ・AIFEM:353.2 ・参考値:351.7 ■Max変位(mm) ・AIFEM:7.65e-2 ・参考値:7.42e-2 ■Max応力(MPa) ・AIFEM:134.7 ・参考値:134.9 ※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。

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【DTEmpower】ターボ機械の故障診断

機械の監視と診断を強化することは、安全性と信頼性の向上や運用と保守のコスト削減に繋がります!

自社開発データモデリングソフトウェアDTEmpowerは、工業系企業の データモデリングニーズを掘り下げて開発した、工業ユーザー向けの データモデリングプラットフォームです。 DTEmpowerは、データクリーニング、特長抽出、特長選択、モデル トレーニングなど、データモデリングのための幅広いアルゴリズムを 提供し、特定ケースのためのアルゴリズム開発、インテリジェント スケジューリングエンジン、スーパーリファレンス最適化によって、 ユーザー経験の必要性を減らしながら、モデルの品質を向上させることが 可能となります。 DTEmpowerは、ターボ機械の故障診断のための診断ソリューションの 一式を搭載しています。 ※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。

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垂直軸風力タービンの空力最適化

CAESESは、最適化計算を行い、ユーザーの設計業務のサポート行うことが可能!

このケースでは、垂直軸式風力タービンの最適化計算について紹介します。 最適化設計システムCAESESの開発元であるFRIENDSHIP SYSTEMS社は、 メッシュ作成ソフトウェアPointwiseを用いて垂直軸式風力タービンの 空力挙動を調査しました。 FRIENDSHIP SYSTEMS社は、最初の取り組みとしてPointwiseによる 自動メッシュ作成をCAESESと接続し、解析ソフトウェアを含む各ツールを 用いて、垂直軸式風力タービンを2Dで最適化するという手法を実行しました。 ※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。

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ニューラルネットワークに基づくジオメトリの設計パラメータ取得

船型最適化を行うにあたり考案した、ジオメトリから設計パラメータを知るための手法!

CAESESによるパラメトリックモデリングでは、作成したモデルと 設計パラメータとなる関数を用いて形状の制御を行います。 しかし状況によっては、設計パラメータの値が分からないケースもあり、 作成済みのモデルから設計パラメータを取得したいという場合もあるでしょう。 今回紹介するケースは、ハンブルク工科大学の大学院生が取り組んだ プロジェクトの一部となります。 船型最適化を行うにあたり考案した、ジオメトリから設計パラメータを 知るための本手法は、他の多くのアプリケーションにおいても活用することが 期待されています。 ※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。

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VOITHリニアジェットの設計と最適化

船舶の速度範囲全体にわたり高い効率を維持。キャビテーションが減少し、騒音と振動を低減

複雑な形状特徴、複数の部品の組み合わせ、大規模なCFD計算モデル等、 難易度の高い船舶システムであるVOITH社のリニアジェット設計は CAESESを用いた完全自動設計システムを構築し、運用することで 顧客満足度の高い製品を提供しています。 VOITHリニアジェット(VLJ)は、プロペラのシンプルさとウォータージェットの 高速性能という特性を兼ね備えています。 本製品の設計ではキャビテーションの発生を遅らせながら、広い動作範囲に わたって高い効率を維持することが最も重要な課題の1つです。 ※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。

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【事例】船型の最適化(1)『AIPOD』

最適化計算で、5.01%の性能向上を達成!競合ソフトの3.36%を上回る結果となった事例

当社で取り扱う、インテリジェント最適化ソフトウェア「AIPOD」の 船型の最適化(1)の応用事例についてご紹介いたします。 当ソフトウェアは、最適化効率が最大となるようなソフトウェア 構成としている製品です。 6つの設計変数を対象として、目的関数は最小抵抗係数、2つの制約条件、 CFD計算数は64ケースとした最適化計算を実行。64ケースによる最適化計算で、 5.01%の性能向上を達成し、競合ソフトの3.36%を上回る結果となりました。 【事例概要】 ■AIPODの最適化プロセス中に、Bound-break機能をオンにすることで、  想定を超えた最適化結果を取得 ■AIPODでは人為的に発生した最適化の壁を素早く突破することで  理想的な最適候補解に辿り着く ※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。

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【事例】ファンブレードの最適化『AIPOD』

FsTechが独自開発した汎用最適化設計プラットフォームの事例!

当社で取り扱う、インテリジェント最適化ソフトウェア「AIPOD」の ファンブレードの最適化の応用事例についてご紹介いたします。 当ソフトは、工業設計分野における数値シミュレーションの高コストなどの 問題に特化して設計された最適化アルゴリズムを採用したソフトです。 9つの設計変数を対象として、目的関数は全圧損失の最小化、CFD計算数は 150ケースとした最適化計算を実行。最適化計算では、19.21%の性能向上を 達成することができ、競合ソフトウェアの14.69%を上回る結果となりました。 【事例概要】 ■AIPODの最適化プロセス中に、Bound-break機能をオンにすることで、  想定を超えた最適化結果を取得 ■このケースでは設定した設計変数の範囲が比較的妥当であったため、  両者で得られたより最適候補解は設計空間内に含まれている ※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。

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【事例】AIAgentトレーニング『DTEmpower』

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。

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【事例】回路基板の伝熱-熱応力連成解析『AIFEM』

AIFEMを活用して電子回路構造を素早くモデル化!温度と応力分布の合理性を評価

汎用有限要素法解析ソフトウェア「AIFEM」を用いて、回路基板の伝熱 熱応力連成解析を行った事例をご紹介いたします。 熱応力解析は、特に高出力の発熱電子部品や機器において、製品の熱設計を 最適化し、電子機器の信頼性を向上させる上で重要な役割を果たします。 AIFEMを活用して電子回路構造を素早くモデル化し、熱伝達モデルと 熱源モデルを作成して、温度と応力分布の合理性を評価しました。 【事例概要】 ■体積熱源(対象赤部):1.5 [mW/mm3] ■体積熱源(対象オレンジ部):1.0 [mW/mm3] ■表面放熱条件:熱伝達係数 0.01 [mW/(mm2*K)] ■環境温度(対象青部):20 [℃] ※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。

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【事例】ポンプの構造強度解析『AIFEM』

ピーク時の水圧が構造に及ぼす影響の調査のひとつ!ポンプ本体の強度を解析する事例

汎用有限要素解析ソフトウェア「AIFEM」を使用して、ポンプ構造の 静解析を行った事例をご紹介いたします。 解析するポンプモデルは、本体とカバーのふたつの部品で構成され、 フランジで接続されています。 ポンプの圧力分布を調査することで、構造の機械的特性を確認するとともに、 対象設計を迅速に評価することが可能です。 【解析条件】 ■材質-ヤング率:205000[MPa] ■材質-ポアソン比:0.28 ■荷重条件:C面 4.5[MPa] ■部品接合:D面、E面 ■拘束条件:A面、B面 ※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。

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【事例】電力使用量の時系列予測『DTEmpower』

時系列予測機能を使ってデータ駆動による電力使用の予測モデルを構築!

電力使用を正確に予測してスマートな電力供給をサポートするために、 データモデリングプラットフォーム「DTEmpower」を応用した事例を ご紹介します。 本製品には、時系列予測機能があり、この機能を使ってデータ駆動による 電力使用の予測モデルを構築することが可能。予測に必要なデータを用いて、 電力使用の未来に向けた予測をする支援を行います。 予測モデルによる効果には、電力使用量の変化を事前予測や、電力システム の経済性と社会的な利益の向上といったものとなります。 【予測モデルの構築フロー】 ■タイミング変数設定 ■時系列データの前処理 ※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。

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