イベント・セミナー
(2018年)
2018.10.04(木) 開催終了

Ricardo Japan User Conference 2018 (Ricardo JUC 2018) 流体系

このたび、Ricardo Softwareの国内ユーザー様を対象とした第15回ユーザーセミナーを下記のとおり開催する運びとなりました。
本セミナーでは、 Ricardo Softwareの方向性と各プロダクトの開発計画と供に、ユーザー様の適用事例をご紹介いただきます。
ユーザー様は勿論のこと、製品導入をご検討中のお客様にもご興味いただける内容です。
ささやかではございますが、情報交換の場も用意しております。是非この機会にご参加頂き、今後の業務にお役立て下さい。

Ricardo Japan User Conference 2018 (Ricardo JUC 2018) 流体系Ricardo Japan User Conference 2018 (Ricardo JUC 2018) 流体系

開催案内

主催 SCSK株式会社
日時 2018年10月4日(木) 13:30~17:00 カンファレンス (受付開始 12:30~) 
17:30~19:30 懇親会
会場 大手町ファーストスクエアカンファレンス
東京都千代田区大手町1-5-1 ファーストスクエア イーストタワー
定員 80名
対象 自動車・輸送機のエンジン、トランスミッション等、ドライブトレイン系R&D部門管理職・開発担当者
参加費 無料

プログラム

  • 13:30~13:40

    Welcome Note

    Dave McShane (Ricardo Software)
  • 13:40~14:00

    Future of Mobility

    Dave McShane (Ricardo Software)
  • 14:00~14:30

    広範囲なエンジン運転領域に対応した3D熱構造連成シミュレーション 

    (Volkswagen)

    ダウンサイジングによるエンジン部品への熱負荷が増加の課題に対し、3DCFDによるCHT解析によって正確な温度分布予測を行う必要がある。
    本セッションでは、多気筒エンジンモデルを用いた、熱流体と構造の連成シミュレーションプロセスを提案する。また、予測性能の評価及び広範囲なエンジン運転条件における熱課題の評価手法について紹介する。

  • 14:30~15:00

    ダウンサイジングガソリンエンジン開発と気筒休止方策を最適化に向けたバーチャルキャリブレーション

    (Ricardo Software)

    気筒休止方策は、部分負荷時のCO2を低減のために小型乗用車エンジンで広く採用している。しかし、本システムの効果的な導入には、その制御アルゴリズム開発が課題となる。
    本セッションでは、1次元リアルタイムソフトウェアガスコード "WAVE-RT"によって気筒休止の制御方策開発と最適化を行った事例を紹介する。

  • 15:00~15:15

    (休憩)

  • 15:15~15:45

    MBDによるハイブリッド車輛の燃費、排ガス、運転性能の最適化

    (Ricardo Innovations)

    統合MBD環境において、ハイブリッド車輛の機械的、電気的、熱的エネルギーフローを同時に捕捉するモデルを構築を行い、排ガス、運転性能、燃料消費量を最適化する制御方策や内部パラメータの評価を実施した。
    本セッションでは、燃費改善を目的として実施したエンジンのキャリブレーション結果や、ハイブリッド制御方策が運転性能や燃費性能へもたらす効果を評価した結果を紹介する。

  • 15:45~16:15

    Ricardoが開発する次世代CFDの紹介

    (Ricardo Software)

    Ricardo Softwareは、長年開発してきたVECTISのプリ処理 & ソルバーを刷新した。
    抜本的な改良より、操作性の大幅な向上に加え、計算精度、速度を大きく改善している。
    本セッションでは、次世代CFDの詳細を紹介する。

  • 16:15~16:45

    最新バージョンの新機能紹介

  • 16:45~17:00

    閉会のご挨拶

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※ 本セミナーの対象とならない方、同業他社の方は御断りさせて頂く場合がございます。予めご了承願います。

お問い合わせ先

SCSK株式会社
製造エンジニアリング事業本部 解析ソリューション第二部
Ricardo Japan User Conference 2018 流体系 事務局
TEL:03-5859-3012
E-MAIL:rs-sales@ml.scsk.jp