CAEの製品一覧

  • 分類:CAE

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《数千個/月の量産OK》ロボットで塗装を行うので再現性と安定した品質を実現!コストダウンのご提案も可能。

  • アルミニウム

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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

  • 機械学習によるプロペラ最適化2.gif
  • 機械学習によるプロペラ最適化3.gif
  • 機械学習によるプロペラ最適化4.gif
  • 機械学習によるプロペラ最適化5.gif
  • 機械学習によるプロペラ最適化6.gif
  • 機械学習によるプロペラ最適化7.png
  • 機械学習によるプロペラ最適化8.png
  • 機械学習によるプロペラ最適化9.png
  • 機械学習によるプロペラ最適化10.png
  • 画像解析ソフト
  • 構造解析

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AIFEMを用いた強度解析を実施!構造物には高い強度性能が要求されます

  • 移送装置の鋼構造の強度解析2.png
  • 構造解析

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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

  • コンテナ船の形状最適化2.png
  • コンテナ船の形状最適化3.png
  • コンテナ船の形状最適化4.png
  • コンテナ船の形状最適化5.png
  • その他解析

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KCS船の抗力最適化をベースとして次元圧縮機能について紹介します!

  • 主成分分析による船体形状の次元圧縮2.png
  • 主成分分析による船体形状の次元圧縮3.png
  • 主成分分析による船体形状の次元圧縮4.png
  • 主成分分析による船体形状の次元圧縮5.png
  • 主成分分析による船体形状の次元圧縮6.png
  • 主成分分析による船体形状の次元圧縮7.png
  • 主成分分析による船体形状の次元圧縮8.png
  • その他解析

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最適化の反復プロセスを高速化!シミュレーションベースではない別の性能評価方法を考える

  • 船体造波抵抗のデータモデリング2.png
  • その他解析

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AIFEMのトポロジー最適化機能を活用!複数の解析ステップと複数の作業条件を考慮

  • 船体ウェブのトポロジー最適化2.png
  • 船体ウェブのトポロジー最適化3.png
  • 船体ウェブのトポロジー最適化4.png
  • 船体ウェブのトポロジー最適化5.png
  • その他解析
  • シミュレーター

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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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合理的な最適化戦略の選択が特に重要!対象となるモデルはKCS船型

  • 船舶の性能最適化2.png
  • 船舶の性能最適化3.png
  • その他解析

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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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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
  • その他解析
  • モデラー

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統合プラットフォームMaterials Science Suiteによる有機エレクトロニクス材料の効率的な開発

  • その他電子部品
  • シミュレーター
  • 有機EL

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パナソニック、ブリジストン、キャノン、サムスン、ロレアルなど、各業界のリーディングカンパニーが採用。

  • 組込みOS
  • EAI・ETL・WEBアプリケーションサーバ
  • シミュレーター

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【日本語フライヤー】シュレーディンガーの材料科学向けプラットフォーム概要

  • 組込みOS
  • 複合材料
  • 受託解析

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【3月27日(木)~29日(土)】『日本薬学会第145回年会』に出展・発表します。

シュレーディンガー株式会社は、日本薬学会第145回年会において、出展するとともに、ジョイントシンポジウムで発表いたします。 製剤研究は薬の開発において重要なプロセスの一つですが、近年では高効率性とコスト削減がより強く求められています。そのような中、最近のコンピューターの発達と分子シミュレーション技術の進歩により、これまでは現実的には難しかった物性予測が分子シミュレーションによって可能になってきました。特に弊社は分子シミュレーションソフトウェアのリーディングカンパニーとして、製剤研究向けのソフトウェア開発にも積極的に取り組んでいます。 【ジョイントシンポジウム開催日時・場所】 3月27日(木) 17:17 〜 17:47 会場:第4会場 (福岡国際会議場 201 [2F]) 演題 : 分子シミュレーションと機械学習を用いた製剤研究のDX 【展示ブース】 No. : 5F B-22 ぜひお立ち寄りください。

実験データの大規模統計解析と高精度ナノスケールシミュレーションによる分子構造・ナノ構造に基づく物性予測, 解析, 設計を支援

  • 【製品総合ガイド】product-overview.jpg
  • 組込みOS
  • EAI・ETL・WEBアプリケーションサーバ
  • シミュレーター

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【9/16(月)~20(金)】『 第85回応用物理学会秋季学術講演会』発表・出展

シュレーディンガー株式会社は、9月16日(月)~20日(金) 第85回応用物理学会秋季学術講演会において、 発表およびブース展示を行います。 【発表】 日時  9月18日(水) 13:30 〜 13:45 演題 『Local formal chargeを用いた新規チタン酸窒化物構造の探索』 登壇 シュレディンガー株式会社 青木 祐太 場所  新潟市 朱鷺メッセ2F A24 キーワード:酸窒化物、半導体、光触媒 水分解用の可視光応答光触媒に最適なバンド構造を持つ、新たなチタン酸窒化物を提案した。大量の候補構造から安定構造をスクリーニングするため、Ti原子のlocal formal chargeを局所構造から算出する手法を提案し、これを用いて第一原理計算の対象を絞り込んだ。結果として得られた構造は、TiO2に対して価電子帯上端が1 eV以上上昇し、可視光水分解に適したバンド構造を持つことがわかった。 【ブース】K-13

ポリマー・樹脂の物性値予測を高速・高精度で支援するGPU援用高速分子動力学エンジン

  • 【製品総合ガイド】product-overview.jpg
  • A4資料_MSS高分子202202.jpg
  • 組込みOS
  • シミュレーター
  • 複合材料

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6月4日(火)~7日(金)《無料Webセミナー》材料科学向けシミュレーション・ソフトウェアおよびマテリアルズ・インフォマティクスの活用事例を紹介

シュレーディンガー株式会社は、6月4日(火)~7日(金)に材料科学向けWebセミナー 『Schrodinger Materials Science Seminar Japan 2024』 を開催いたします。 半導体や電子部品から日用品に至るまで、あらゆる材料開発において、計算化学は近年では欠かせない基盤技術の一つとしてその存在を確立しつつあります。 シュレーディンガーは、1990年の会社創立以来、分子設計向けソフトウェアとインフォマティクスの機能強化に継続的に取り組み、様々な材料開発の効率化への実用的なソリューションとして提供しています。 この度、これらのソフトウェアを活用した事例をご紹介するセミナーを開催します。 シミュレーションや機械学習のご経験がある方はもちろん、これから手掛けるという方にもご満足いただける内容になっております。 ご興味のあるセッションのみの聴講も大歓迎ですので、ぜひお気軽にご参加ください。

半導体および関連技術の開発/解析を高速・高精度で支援する統合プラットフォーム

  • 【製品総合ガイド】product-overview.jpg
  • 組込みOS
  • シミュレーター
  • その他半導体

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【9/16(月)~20(金)】『 第85回応用物理学会秋季学術講演会』発表・出展

シュレーディンガー株式会社は、9月16日(月)~20日(金) 第85回応用物理学会秋季学術講演会において、 発表およびブース展示を行います。 【発表】 日時  9月18日(水) 13:30 〜 13:45 演題 『Local formal chargeを用いた新規チタン酸窒化物構造の探索』 登壇 シュレディンガー株式会社 青木 祐太 場所  新潟市 朱鷺メッセ2F A24 キーワード:酸窒化物、半導体、光触媒 水分解用の可視光応答光触媒に最適なバンド構造を持つ、新たなチタン酸窒化物を提案した。大量の候補構造から安定構造をスクリーニングするため、Ti原子のlocal formal chargeを局所構造から算出する手法を提案し、これを用いて第一原理計算の対象を絞り込んだ。結果として得られた構造は、TiO2に対して価電子帯上端が1 eV以上上昇し、可視光水分解に適したバンド構造を持つことがわかった。 【ブース】K-13

原子レベルのシミュレーションと機械学習で次世代電池材料の研究開発を加速

  • 【製品総合ガイド】product-overview.jpg
  • 組込みOS
  • シミュレーター
  • 2次電池・バッテリー

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【3/18(火)】『 電気化学会第92回大会』講演

シュレーディンガー株式会社は、3月18日(火)~20日(木) 電気化学会第92回大会において、講演を行います。 日時  3月18日(火) 15:00〜15:45 場所  東京農工大学小金井キャンパス G1234(講義棟0024) 演題 『リチウムイオン電池における負極―電解質界面の解析』 講演者 井本 文裕

高効率・高コスパ! 物理ベースのシミュレーションと機械学習の相乗効果を光電子物性予測に活用するアクティブラーニング ワークフロー

  • ソフトウェア(ミドル・ドライバ・セキュリティ等)
  • シミュレーター
  • 有機EL

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パナソニックとシュレーディンガー、ホール移動度を向上させた50以上の新規分子を設計

  • ソフトウェア(ミドル・ドライバ・セキュリティ等)
  • シミュレーター
  • 有機EL

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