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もの創りコラボ > 設計支援ツール > CAE×AI 設計


クラウドCAEとAIを活用したデータドリブン最適設計
膨大な解析データから最適設計をワンストップで実現

 データドリブン最適設計


  適用事例 -対象モデル-


自動車車体部品サイドメンバーの性能設計

●検討性能
① 衝突性能:運動エネルギー吸収 EA
② 静的剛性:stiffness
③ NV性能:固有値 Mode1
④ 重量 :Mass
⑤ コスト:Cost (見積もり数式より算出)




基本形状はある程度確定
各パーツの板厚、鋼材スペック(降伏応力)を決めたい


●設計パラメータ
①パーツ1鋼材スペック  m1 (200Mpa~800Mpa)
②パーツ1鋼材板厚    t1 (1mm~3mm)
③パーツ2鋼材スペック  m2 (200Mpa~800Mpa)
④パーツ2鋼材板厚    t2(1mm~3mm)
⑤パーツ3鋼材スペック  m3 (200Mpa~800Mpa)
⑥パーツ3鋼材板厚    t3 (1mm~3mm)
⑦全体断面幅       scale (0.7~1.5)



  適用事例 -計算と機械学習-


●CAE解析ソフト: LS-DYNA R11 single precision
●CAE解析回数 :1パラメータあたり5水準、7パラメータ 計5^7=78,125回
●機械学習モデルにて性能予測
 ➡ Python ライブラリSkleanのMLPRegressorを使用
 ➡ MLP( Multilayer perceptron)ニューラルネットワークの予測精度は概ね良好


  適用事例 -結果の可視化と最適化-




  ソリューション提供元:スーパーリンクジャパン


科学計算関連の受託業務
●中国本社のリソースをフル活用、顧客に高品質な技術サービスを提供
●CAE、クラウド、AIの3領域に展開

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