更新日： 集計期間:2025年08月13日～2025年09月09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。
271～285 件を表示 ／ 全 294 件
シミュレーションで自動車の安全性を向上！人体モデリングなどの記事を掲載
当資料では「自動車の安全性」ついて特集しております。 構造シミュレーションをはじめ、人体モデリングや電気自動車、レーダー、 モデルベース開発などについてご紹介。 その他にも、コンピューティングや光学、外装照明、内装照明、持続可能性 や解析などに関する記事も掲載しております。 【掲載内容(一部)】 ■シミュレーションで、より安全な走行をエンジニアリング ■NASCAR、SAFERバリアへの衝突をシミュレーションで評価 ■NASCAR、人体モデルとシミュレーションを使用して負傷リスクを低減 ■自動車の安全性を高める人体モデルHansの紹介 ■シミュレーションによりEVバッテリ製造の効率を向上 ※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。
射出成形シミュレーションのディファクトスタンダート。導入後も安心！エンジニアによる充実サポート。
射出成形における金型内の樹脂挙動をシミュレーションするための アプリケーション『Autodesk Moldflow』をご紹介します。 プラスチック製品及び射出成形用金型の設計を検証および最適化し、 プラスチック射出成形のプロセスを詳細に検証可能。 世界中多くの企業で利用されている当製品は、コストのかかる試作の回数、 潜在的な製造上の不具合を低減し、革新的な製品をより早く市場へ投入する ことに貢献します。 【シミュレーション】 ＜プラスチック充填保圧シミュレーション＞ ■自動ゲート位置解析 ■成形プロセス最適化解析 ■DOE(実験計画法)解析 ■繊維配向解析 ※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。
実際に行われた研究を元にCFDソルバーSimericsMPとCAESESの連携による設計システムについて解説！
ソフトウェアの販売を行うイタリアのOMIQ SRL社(以下、OMIQ)は、 デンマークの機械メーカーであるDanfoss社が開発する高圧ポンプの ポペットバルブを用いて自動設計システムの研究を行いました。 このケースでは、実際に行われた研究を元にCFDソルバーSimericsMPと CAESESの連携による設計システムについて紹介していきます。 このケースの問題としては、ポペットバルブが作動中に許容できない 不安定な挙動を起こすという点になります。ポペットバルブが最大変位 (27.5[mm])まで開こうとすると、流れの不安定性が増すことにより ポペットバルブへの圧力が減少、最終的にはバルブが全開状態に ならない(残り約6[mm]まで閉じる)ことが判明しました。 この不安定な現象は、SimericsMPを使用した非定常解析によって 検証されました。 ※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。
CAESESを使用して探索した手順では数ヶ月から数日という作業時間短縮を実現！
バルブの設計最適化は多くの最適化対象の1つであり、CAESESを用いて 設計変更のプロセスを適切に自動化し、CFDソルバーで生成された実施ケース数の 分析を行うことで、製品化までの時間を大幅に短縮すると共に、制約条件下での 真の適切な設計を探索することが可能です。 バルブは様々な通路を開いたり、閉じたり、部分的に塞いだりして、 流体の流れを制御、誘導、または調整するデバイスです。開いたバルブでは、 流体は高圧から低圧の方向に流れます。通常、バルブ最適化の主な目的は 指定された圧力損失でバルブを通過する流量を調整することです。 これは流れ係数として表現されることが多く、この係数は流れの効率の 相対的な尺度であります。 ※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。
KCS船の抗力最適化をベースとして次元圧縮機能について紹介します！
パラメトリックモデリング・最適化ソフトウェアCAESESを用いて 船体の水力学性能を最適化するには、まず船体可変ジオメトリの 変形に関する設計変数を抽出します。 この過程において設計変数を増やすことで、より多彩な変形形状を 取得することができることに加え、より良い船型設計案を得られる 確度が高くなります。 しかし、シミュレーション(CFD解析など)に必要な計算ケース数は 指数的に増加する(推奨ケース数S＝2N、Nは設計変数の個数)ため、 計算コストと時間コストがより大規模なものとなってしまいます。 この問題を解決するために、CAESES5では、主成分分析(PCA)手法に 基づいた次元圧縮機能を提供します。 ※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。
今日の製品開発の課題を克服するために役立つシミュレーションツールを検討すべき理由を5つご紹介！
従来、より複雑な製品を開発するには、何度も設計を繰り返し、何度も 物理的な試作品を作成して、設計の挙動を十分に把握し、製品の性能と 安全性を検証する必要がありました。 しかし、製品開発者はシミュレーションツールと仮想的な試作品を使用すれば、 必要な分だけ設計を繰り返せばよく、時間を短縮できるようになりました。 当資料では、クラウドで実行できる高度なマルチフィジックス シミュレーションと、企業がそれをどのように活用して市場競争上の 優位性を獲得しているかについて、詳しく説明します。 【掲載内容(抜粋)】 ■課題の克服 ■保証請求を最小限に抑制 ■Resemin社、処理能力を倍増 ■クラウドのコンピューティング能力を活用 ■PES社、複雑なシミュレーションを迅速に実行 ■物理的な試作品の数を削減 ※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。
CAESESで作成したパラメトリックモデルは、最適化計算に使用するさまざまな複雑形状をロバストに出力することが可能！
バッテリーは電気自動車(EV)において最も重要な構成要素の一つであり、 その性能や耐用年数は車両の走行距離や安全性、さらにはエネルギー効率にも 大きな影響を及ぼします。 特に、バッテリーの動作温度は、電池の充放電効率や劣化速度に直結するため、 適切な温度管理が不可欠です。温度が適切に制御されていないと、過熱による 劣化の加速や安全性の低下、逆に低温環境では出力低下や充電効率の悪化 といった問題が発生する可能性があります。そのため、バッテリーパックの 熱設計は、EVの性能を最大限引き出し、長期的な耐久性を確保する上で極めて 重要な要素となります。 本事例では、柔軟な変形を持つパラメトリックなバッテリーモデルを構築し、 最高温度の最小化を目的とする最適化計算を実施しました。 ※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。
フレキシブルなパラメトリックモデルに基づく最高温度の最小化を目的とした最適化を実施！
電気自動車において、モーターは車両の駆動を担う重要な動力部品であり、 その性能と耐久性を維持するためには適切な熱管理が不可欠です。特に、 冷却システムはモーター内部の熱を効率的に放散し、安定した動作を確保 する上で重要な役割を果たします。 モーターの熱設計最適化では、冷却性能を最大化するために、さまざまな 設計パターンを通じて適切な冷却効果を研究する必要があります。最適化 プロセスでは、流路の数や直径、端部巻線の傾斜角や配置といった設計 パラメータが重要な要素となります。さらに、冷却効率を高めるためには、 流量制御や端部巻線の温度管理にも細心の注意を払う必要があります。 本事例では、フレキシブルなパラメトリックモデルに基づく最高温度の 最小化を目的とした最適化を実施しました。ステータとロータで構成された モーターを、さまざまな形状変化が可能となる設計変数を定義しており、 適切な流路パターンを導き出します。 ※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。
機械学習によるパラメータ最適化により、高速な数値シミュレーションが実現できます！
流体、構造、電磁場等の製品の扱う場を偏微分方程式の数値シミュレーション による解析では、計算時間がかかることが大きな課題があります。 機械学習的手法を用いることで、計算時間の大幅な削減が可能！ また、従来行われてきたCPUでのシミュレーションをGPU上で実行することで ベストケースで100倍の高速化が可能になります。 【技術詳細】 ■Faissの機械学習friendlyな数値シミュレーションアルゴリズムの開発高速化 ・従来利用されてきた数値シミュレーションアルゴリズムを いくつかのパラメータを適切に設定することで、 従来の精度を損なわずに高速化できるアルゴリズムを開発 ・機械学習によるパラメータ最適化により高速な数値シミュレーションが実現可能 ■数値シミュレーションのGPU上での実行 ・従来行われてきたCPUでのシミュレーションをGPU上で実行することで ベストケースで100倍の高速化が可能 ※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。
電子部品放熱の共役熱伝導解析や、新エネルギー自動車の電池パック冷却解析に応用！
当社で取り扱う、インテリジェント熱流体解析ソフトウェア「AICFD」の 電子機器放熱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、先進のグラフィカルインターフェースによる、 使いやすく高性能なシミュレーションを提供するソフトウェア。 電気自動車、携帯機器、電力貯蔵などの分野で広く使用されている電池 パックの冷却解析に応用できます。電池パックの性能向上が鍵となることが あります。事例の詳細内容は関連リンクよりご確認が可能です。 【事例概要(一部)】 ■電子部品放熱の共役熱伝導解析 ・筐体内にある電子部品の放熱解析で、層流を使用した共役熱伝導解析 ・メモリチップはCPUユニットの隣にあり、マザーボード上には、様々な サイズのコンデンサ、チップ、インターフェースなどの電子部品が組込 ・ラジエータはCPUの上にあり、CPUからの熱を冷却空気に伝える ※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。
シミュレーションを使用して、レースコースを取り囲むSAFERバリアの安全性を向上！
当資料では、「NASCAR、レース中のSAFERバリアへの衝突をシミュレー ションで評価」について掲載しております。 SAFERバリアは、8インチ角のスチール製の構造チューブを垂直方向に 積み重ねて溶接し、長さ20フィート以上、高さ40インチのモジュールを 形成することで構築されます。 非線形構造ダイナミクスシミュレーションソフトウェアであるLS-DYNAを 導入して、SAFERバリアモジュールの配置を最適化し、コース固有の構成に あわせて車両の加速度を低減させています。 【掲載質問(一部)】 ■一般道での車両走行と比較して、NASCARでの車両衝突はどの程度の頻度で 発生しますか ■SAFERバリアは、NASCAR全体での安全戦略をどのように支えていますか ■レーシングカーがSAFERバリアにぶつかると、何が起こるのでしょうか ■LS-DYNAを導入することで、SAFERバリアの設計はどのように改善されますか ■LS-DYNAを導入するメリットを教えてください ※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。
マッピング関係を学習し、データモデルを構築！要件を満たす金型を素早く取得します
データ分析・モデリングソフトウェア「DTEmpower」による、ガラス金型の 高速設計についてご紹介いたします。 現在の金型設計プロセスは、設計金型Bを継続的に調整することで、要件を 満たす金型を作成しており、必要なガラスモデルを取得したのちに、 適切な金型を直接かつ迅速に設計できるフローの構築を希望されました。 最終的に設計要件を満たすガラスモデルAと金型Bの間の偏差データを 取得し、マッピング関係を学習。データモデルを構築するなどの設計手法 を提供しました。 【背景と問題】 ■現在の金型設計プロセスは、設計金型Bを継続的に調整することで、 要件を満たす金型を作成 ■必要なガラスモデルを取得したのちに、適切な金型を直接かつ迅速に 設計できるフローの構築を希望 ※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。
機械学習に基づく早期警告手法は、より敏感に異常状態に対応できる！
データモデリング・分析ソフトウェアである「DTEmpower」を変圧器の 巻線温度警告に応用した事例をご紹介いたします。 機械学習方式は、センサーで測定した温度とモデルで推定した温度の差を 設定するだけで、巻線温度が異常なデータ点をより敏感に感知することが可能。 また、機械学習に基づく早期警告は、正常値からの逸脱度合いを設定するだけ でよいため、基本的に動的な早期警報ゾーンを設定します。このアプローチは、 従来の静的な警告帯域と比較して柔軟性が高く、信頼性が向上します。 【問題と課題】 ■変圧器の安定性と信頼性の確保は重要な課題であり、故障が発生した 場合の対応が迅速かつ効果的である必要がある ■変圧器の故障における主な原因は絶縁容量の低下 ■絶縁容量の低下による変圧器の故障リスクを軽減するためには、 巻線温度の早期警報が必要 ※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。
バッテリーパックの内部流れ場と温度分布をワンクリックで予測した事例！
当社で取り扱う、インテリジェント熱流体解析ソフトウェア「AICFD」の AI予測解析とAI高速解析の応用事例についてご紹介いたします。 当ソフトは、産業分野における設計・解析・最適化を組み合わせた設計 プロセスの確立を支援し、製品開発の効率を大幅に向上させるソフト。 搭載されたAI加速解析機能による自動車の空力解析を行い、 通常解析結果含めた3ケースによる比較を行っています。 事例の詳細内容は関連リンクよりご確認が可能です。 【事例概要(一部)】 ■バッテリーパック流れ場温度のAI予測解析 ・対向風速範囲10～30(m/s)の10セットの解析サンプルに基づいて、 対向風速20(m/s)の場合のバッテリーパックの内部流れ場と温度分布を ワンクリックで予測 ・予測解析の結果は通常手法の解析結果と比較 ※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。
真空排気の様々な情報をシミュレーションで導出可能！
当社が自社開発した3次元希薄気体解析用のソフトウェア 『DSMC-Neutrals』では、真空装置の排気シミュレーションが可能です。 種々の物理量の計算結果の図示や、過渡的なグラフをプロットすることにより 排気システムの設計・開発において実験だけでは得ることが大変な様々な 情報を簡単に見える化できます。 詳しくは、以下のURLをご覧ください。
