31～38 件を表示 ／ 全 38 件
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。
部分的なパラメトリックモデリングを採用！船体形状の変形が定義
中国の海運業界を代表する企業のひとつであるMARIC(Marine Design＆ Reserch Institute of China)がCAESESを最初に活用したプロジェクトは、 コンテナ船の船体形状最適化に関する研究でした。 MARICのエンジニアは研究にあたり、優れた性能を持つベースラインを 選択して、18ノットと27ノットの速度における船体抵抗の削減を試みました。 ここでの制約条件は垂線間長、幅、喫水であり、これらを固定値としたうえで、 排水量の変化は±0.5％までとしました。 ※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。
最適化に向けた冷却構造を持つブレードのCAESESパラメトリックモデリングについて紹介！
ガスタービンや蒸気タービンではブレードの冷却構造の設計や最適化は、 設計者にとって非常に重要な課題となります。 タービン初段が高温に耐えられるほど、高い熱効率を実現することが できるため、高温/高遠心力下でのタービン破損を防ぐための構造設計や 微調整には無限の可能性があります。 この設計問題を解決する効率的な方法のひとつには、冷却構造の設計 パラメータを自動的に変化させる、形状最適化が考えられます。 ※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。
10MW級の発電所において排熱再利用(WHR)超臨界二酸化炭素軸流タービンの設計事例を紹介！
従来の火力や原子力発電所では、作業流体として蒸気や燃焼ガス等を利用して タービンを駆動させ、発電しています。 この事例ではCAESESを用いた比較的温和な状態で超臨界状態となる 二酸化炭素(CO2)を用いた超臨界二酸化炭素(sCO2)を作動流体とする 軸流タービンの設計方法を紹介いたします。 超臨界状態とは気体と液体の中間の特性を示し、密度、熱容量が大きいため、 臨界点以下の気体を用いた場合のサイクル効率よりも改善する可能性があります。 ※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。
CAESESと商用CFD解析ツールによる自動最適化システムを構築し、タイヤのトレッドパターンの大幅な改善を実施！
電気自動車や自動運転システム、安全強化システムといった先進的な 自動車システムの開発により、車体に追加されるセンサー、レーダー、 カメラなどの電子機器の数が大幅に増加することとなります。 これらの機器は損傷や腐食を防ぐために、水に濡れることをどれだけ 回避した上で確実に機能するようにすることが非常に重要となります。 そのための有効となるアプローチの1つに、車両のボディとアンダー ボディへの水しぶきを軽減させることが挙げられます。 本事例では、タイヤのトレッドパターンが水しぶきに与える影響を 調査するための、シミュレーション駆動型最適化について紹介します。 ※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。
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。
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。
スパコン/HPCを活用したシミュレーション、AI開発、FPGA開発を高速化
自動運転技術の開発において、正確なシミュレーションとAIモデルの学習は不可欠です。しかし、これらのプロセスは計算負荷が高く、開発期間を長期化させる要因となっています。SimAは、スパコン/HPCを活用して、これらの課題を解決します。SimAの導入により、開発期間の短縮、より高度な技術検証が可能になります。 【活用シーン】 ・自動運転システムのシミュレーション ・AIモデルのトレーニング ・FPGAを用いた高速化検証 【導入の効果】 ・開発期間の短縮 ・より多くのシミュレーション実行 ・AIモデルの精度向上
