設計・生産支援の製品一覧

  • 分類:設計・生産支援

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【アールエスコンポーネンツ】計測器、工具、受動部品など豊富な産業用製品のご購入は今がチャンス!※セール対象品カタログを無料進呈中

  • s1.png
  • オシロスコープ

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洗浄可能な、タッチレス(非接触)構造のバルブフィーダー!異物混入リスクを低減しました

  • フィーダー

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これまで問題とこれからの挑戦やソリューション、応用利点をご紹介!

  • 船体線図のインテリジェント設計2.png
  • その他解析
  • モデラー

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革新的で好適なソリューションを実現!非従来型プロペラのパラメトリックモデルなどをご紹介

  • チップレーキプロペラの最適化とサロゲートモデリング2.gif
  • チップレーキプロペラの最適化とサロゲートモデリング3.png
  • チップレーキプロペラの最適化とサロゲートモデリング4.jpg
  • チップレーキプロペラの最適化とサロゲートモデリング5.jpg
  • チップレーキプロペラの最適化とサロゲートモデリング8.png
  • チップレーキプロペラの最適化とサロゲートモデリング9.gif
  • 6385093599750027412582318.gif
  • チップレーキプロペラの最適化とサロゲートモデリング6.png
  • チップレーキプロペラの最適化とサロゲートモデリング7.png
  • その他解析
  • モデラー

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フォイルボードに付属するプロペラの設計について一部紹介します!

  • efoilのプロペラ設計2.png
  • その他解析
  • 3Dプリンタ

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gPROMS ソフトウェアが用途別のパッケージ製品となりました。

  • シミュレーター
  • 解析サービス

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新規設計を試すための高い柔軟性も提供!主な利点をご紹介します

  • プロペラ設計ワークフロー2.png
  • その他解析

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既存データからのプロペラモデル作成やキャンバー分布とブレード厚み分布の抽出についてご紹介!

  • パラメトリックプロペラモデルの作成2.png
  • パラメトリックプロペラモデルの作成3.png
  • パラメトリックプロペラモデルの作成4.png
  • パラメトリックプロペラモデルの作成5.png
  • その他解析

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AI予測機能はAICFDの特長的なモジュールの1つ!解析反復数が膨大になる問題を解決

  • 船体抵抗のAI予測シミュレーション2.png
  • 船体抵抗のAI予測シミュレーション3.png
  • 船体抵抗のAI予測シミュレーション4.png
  • 船体抵抗のAI予測シミュレーション5.png
  • その他解析
  • シミュレーター

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船体特性に関連するさまざまな部位を柔軟に制御することが可能!

  • ツインスケグ船のパラメトリックモデル2.png
  • ツインスケグ船のパラメトリックモデル3.gif
  • その他解析
  • その他CAD

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設計初期段階においても効率的な船舶設計を実現するために考慮することは多く存在しています!

  • プロペラボスキャップフィンの形状最適化プロジェクト2.jpg
  • その他解析

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流体力学の観点から最適化に取り組むことは非常に重要!EEXIとCIIについてご紹介

  • 流体力学的最適化によるEEXI&CII規制への挑戦2.png
  • 流体力学的最適化によるEEXI&CII規制への挑戦3.png
  • その他解析
  • 熱流体解析ソフトウェア

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安全性に焦点を当てたユニークな設計開発プロジェクトのひとつをご紹介!

  • 電動ハイドロフォイルボードのジェットインペラ最適化2.jpg
  • 電動ハイドロフォイルボードのジェットインペラ最適化3.png
  • 電動ハイドロフォイルボードのジェットインペラ最適化4.jpg
  • 電動ハイドロフォイルボードのジェットインペラ最適化5.jpg
  • その他解析

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ローラー集電子を使用した、大電流型設計。

  • その他コネクタ
  • 試作サービス
  • その他加工機械

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スクリプトファイルのパラメータ制御やOpenFOAM連携時の最適化実行についてご紹介!

  • ブレード形状最適化におけるCAESESとOpenFOAMの連携2.png
  • ブレード形状最適化におけるCAESESとOpenFOAMの連携3.png
  • ブレード形状最適化におけるCAESESとOpenFOAMの連携4.png
  • ブレード形状最適化におけるCAESESとOpenFOAMの連携5.png
  • ブレード形状最適化におけるCAESESとOpenFOAMの連携7.png
  • その他解析
  • 画像解析ソフト

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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!

  • ニューラルネットワークに基づくジオメトリの設計パラメータ取得2.gif
  • ニューラルネットワークに基づくジオメトリの設計パラメータ取得3.gif
  • ニューラルネットワークに基づくジオメトリの設計パラメータ取得4.gif
  • ニューラルネットワークに基づくジオメトリの設計パラメータ取得5.gif
  • ニューラルネットワークに基づくジオメトリの設計パラメータ取得6.png
  • ニューラルネットワークに基づくジオメトリの設計パラメータ取得7.png
  • ニューラルネットワークに基づくジオメトリの設計パラメータ取得8.png
  • ニューラルネットワークに基づくジオメトリの設計パラメータ取得9.png
  • ニューラルネットワークに基づくジオメトリの設計パラメータ取得10.png
  • その他解析

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CAESESを活用することで年間のCO2排出量がどれほど削減されたかについて紹介!

  • 船体形状最適化によるCO2排出量の削減2.png
  • 船体形状最適化によるCO2排出量の削減3.jpg
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