1～4 件を表示 ／ 全 4 件
チップの放熱構造を迅速に最適化！冷却器構造の設計に新しいアイデアとソリューションを提供！
汎用インテリジェント最適化ソフトウェアAIPODと熱流体解析ソフトウェアによる温度場解析機能に基づいて、チップ冷却器構造の自動最適化プロセス構築に関する事例をご紹介いたします。 チップの安定性を確保する上で重要な要素となる効率的な冷却機能を実現するためには、洗礼された冷却器構造の開発が不可欠です。 AIPODと解析ソフトウェアによるシミュレーションの連携による、手作業を必要としない自動最適化プロセスを構築することで、設計開発にかかる時間や労力などのコスト削減を実現します。 ※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。
最適化計算による最適候補解の取得は、設計開発のおいて構想のはじまりや製品改善の一歩目となる重要なステップです
CAESESのバージョンアップによる機能拡張や外部の解析ソフトウェアの 発展により最適化手法は、一定数に留まることはなく、常に新しい手法が 検討されています。 そもそもCAESESのような最適化ソフトウェアと利用している 解析ソフトウェアとの連携がイメージできない方もいるかと思います。 そこでこの記事では、数あるCAESESを用いた船型最適化手法の中から 実際に利用されているケースを2つ紹介します。 ※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。
64回の計算で5.01％の抵抗係数低減を達成！新たな設計指針を得るためのアプローチ！
本事例では、船体形状を対象とする、CFD解析と自動最適化を用いた抵抗係数最小化の取り組みをご紹介します。 下記のような背景・課題に対して、効果的なソリューションとなります。 ・初期設計段階において、船体抵抗を低減する有望な形状案を限られた期間の中で探索したい ・最適化は、設計変数の範囲（設計空間）が大きく影響するため、妥当性を検証することが難しい ・定義した設計空間にとらわれず、性能向上につながる船体形状の傾向を定量的に把握したい AIPODに搭載された、設計空間を超える探索機能により、より効果的な最適結果を実現します。 最適化のアプローチ、最適化結果、については、PDFをダウンロードしてご確認ください。
DoEで農業の収量と品質を最適化
農業分野では、作物の収量最大化と品質向上が常に求められています。気候変動や土壌の状態など、様々な要因が収穫量に影響を与えるため、最適な栽培条件を見つけることは容易ではありません。MODDEは、実験計画法（DoE）を用いて、これらの課題を解決します。最適な肥料の配合、灌水量の調整、日照時間の管理など、様々な条件を効率的に分析し、収量最大化に貢献します。 【活用シーン】 ・肥料の種類と量の最適化 ・灌水量の調整 ・日照時間の管理 ・品種改良における最適な交配条件の探索 【導入の効果】 ・収量の増加 ・品質の向上 ・コスト削減 ・データに基づいた意思決定
