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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。
