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パラメトリックモデリング、CFD解析および最適化処理後に得られた総船体抵抗は2〜3％減少しました
CAESESの船体パラメトリックモデリングは、CFDソフトと組み合わせて、船体形状の 研究を促進し（抵抗を減らし）、船体の性能を最適化する設計を可能にします。 船体形状、特に前方形状は船体の抵抗に大きな影響を与え、形状の最適化が 重要です。CAESESでは、船体を簡単にパラメトリックモデル化でき、 船体の形状を容易に調整できます。 複数の形状パターンを生成し、解析ツールと組み合わせることで、さまざまな 最適化目標に従って設計を最適化できます。 ※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は対象とする製品を問わずさまざまな分野に対して有益な結果を提供しています！
自動車用のトルクコンバータは、オートマチックトランスミッションを 搭載した自動車において、エンジンからの回転力をドライブシャフトに 伝達するために使用される流体継手の一種です。 トルクコンバータの設計者は、装置内のキャビテーションを最小限に抑え、 トランスミッションオイルの良好な流動挙動を確保することで、高速時の 効率とトルク比を最大化するよう開発を行います。 CAESESは、このような複雑な形状のモデリングを可能としながら、その 形状データを組み込んだ解析ソフトウェアとの最適化システムを構築する ことができます。CFD解析ソフトウェアや独自のCFDコードなどをCAESESに 接続することで、最適化計算時に設計されたデザインごとに流動挙動を解析し、 制約条件に基づいた最適な形状をユーザーに提供します。 ※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。
コンテストの主な目的は、幅広い動作速度で最大の効率を達成できるプロペラを設計することでした
プロペラの設計では、最適な効率と性能を実現することが極めて 重要となります。 この度、AIとCFDを効果的に組み合わせることで、人気YouTube クリエイターが主催したオンラインのプロペラ設計コンテストにて 優勝することができました。 このコンテストでは、「CAESES」と「AirShaper」を使用して、 優れた効率を示す2つの高性能プロペラを作成することができました。 ※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。
CFDと応力解析の組み合わせやスキャロップタービンホイールなどについてご紹介！
CAESES開発元であるFRIENDSHIP SYSTEMSは、MTUおよびダルムシュタット 工科大学と連携して、ロバストで可変的なターボチャージャーのタービン ホイールジオメトリを開発しました。 プロジェクトGAMMA(「Effiziente GAsmotoren für MaritiMe Anwendungen der nächsten Generation」)と呼ばれたこの研究の 目的は、効率的な船舶推進システムの燃料となるLNG/天然ガスに対する、 システム内での新しい技術と相互作用の開発と準備となります。 ※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。
パラメトリックモデルを構築することで圧縮機全体モデルの最適化を実行することも可能！
遠心圧縮機は、コンパクトでありながら圧力比が高い特長をもっており、 航空機や船舶の分野におけるシステムに広く使用されています。 インペラ設計は遠心圧縮機の重要な設計項目であり、圧縮機性能に 大きな影響を与えます。 本事例では既存の遠心圧縮機インペラモデルに対して、CFDツールと 組み合わせたCAESESを使用し、自動性能最適化を実施した例となります。 ※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。
計算に使用するブレードは、CAESESの"Generic Blade"という機能を使用して作成することができます
CAESESは、CFDソフトウェアとの接続による自動化システムでの最適化設計が メリットのひとつにあります。 この記事では、実際に使用されているOpenfoamとCAESESによる船用プロペラの ブレード形状最適化について紹介します。 CAESESでは、パラメトリックな2Dモデルや3Dモデルを設計するための手法に加え、 様々な外部ソフトウェアと接続することが可能になっています。 ※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。
近年需要が高まっている無人航空機（UAV）の設計において、最適化アルゴリズムを活用した取り組みを紹介します
UAVは無線遠隔制御装置および内蔵型プログラム制御装置により制御され、 無人固定翼機、無人垂直離着陸機、無人飛行船、無人ヘリコプター、 無人マルチローター機など多様な形式に分類されます。 利用用途も広く、航空写真や農業、災害救助、感染症の監視、地図作成、 報道、映画・テレビ撮影など、多岐にわたっています。 最適化にあたり、無人航空機の翼形状を対象として、フルパラメトリック ブレードモデルを作成し、自動化された設計とCFD解析を連携させることで 適切な設計案を見つけ出します。 ※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。
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。
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。
独自機能であるAI加速を活用した事例！イタレーションを削減し、効率的な解析を実現
汎用熱流体解析ソフトウェア「AICFD」を用いた、ガイドベーン式ポンプの AI加速解析についてご紹介いたします。 マルチドメインおよび回転機械の解析ケースにおいて、本製品の独自機能 であるAI加速を活用。AI加速により計算に必要なイタレーションを削減する ことで、効率的な解析を実現。 本事例では、精度を損なうことなく、計算時間の27％削減を達成することが 出来ました。 【解析条件】 ■メッシュモデル：非構造格子 210万 ■入口速度：4.49 m/s ■乱流モデル：SST k-ω ■イタレーション：5000 ※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。
特定流量でのファン効率の最大化と風量の増加が最適化計算の目的！
このケースでは、TCAEの開発元であるCFDSupport社とCAESESの 開発元であるFRIENDSHIP SYSTEMS社による、軸流ファン回転翼の 自動最適化ワークフローについて紹介します。 軸流ファンの基本設計を持っている設計者やメーカーが、既存製品を さらなる好適形状に改善したいという要望を受けたことが、 このプロジェクトの始まりとなります。 ※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。
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。
