ADVENTUREClusterユーザ会2021(オンライン)

2021.07.08（木） - 2021.09.30（木） 開催終了

機械学習の工学問題への適用可能性の模索は続いている。一方で、その有効な活用が 見いだせないと感じるエンジニアも少なからずいる。 本講演では、機械学習の基本的な 特性に基づく、できること、できないこと、将来の可能性を示す。さらに、機械学習に精度 よく予測させるためのデータそのものへの考え方を提示する。 具体的に亀裂進展予測を はじめとする工学問題を例として有効性を示す。特にCAEにより生成した教師データを 用いた機械学習・予測事例を紹介する。

■学校法人近畿大学
理工学部機械工学科
和田 義孝 様

日産自動車株式会社先進パワートレイン生産技術開発グループでは、 電動化パワートレ インの生産技術開発において、ADVENTUREClusterを利用している。 実機試験とCAEを 使い分け、電動化新領域(モーターU字曲げ成形工程)では、大幅なフロントローディング・ 費用削減に成功した。 新技術開発において開発スピードアップが急務と言われる中、 CAE専任者の不足に直面している。 現在の課題を打破すべく、SCSKの受託解析サービス (アウトソーシングサービス)を活用した背景、効果、今後の取り組みについて インタビュー形式で発表する。

■日産自動車株式会社
パワートレイン生産技術開発本部
先進パワートレイン技術開発グループ
田口 直人 様

発電や船舶に用いる産業用エンジンでは、必要な補機部品をエンジン周囲に配置する 事から、各部品の相関関係が複雑となり、解析モデルは大規模になると同時に、解析 精度確保の視点からは要素分割を細かくする必要があるため、三菱重工エンジン＆ ターボチャージャ（株）では、16年前からADVENTUREClusterを幅広く利用している。 一方で、脱炭素・低炭素社会の実現のため、産業用エンジン業界においては、多様な 燃料対応を求められており従来の延長線上にないデジタル検証ベースの超短期開発が 不可欠となっている。当社の目指す姿について、インタビュー形式で発表する。

■講師紹介（代表者）
三菱重工エンジン＆ターボチャージャ株式会社
エンジン・エナジー事業部
技術部 実験課
上谷 洋行 様

ニフコでは樹脂が持つ弾塑性の特性を活かした工業用ファスナーを製造・販売してきた。 この特性をCAEで扱うには、幾何学的大変形、部品間の滑り接触、材料非線形性と難易度が 高く、コストと時間を要するという課題がある。設計のフロントローディングを図る為、 CAEをいかに早い段階、短時間で活用できる手法を模索してきた。 今回、pSevenのサロゲート構築機能と、ADVENTUREClusterの大規模高速計算を 組み合わせた手法について紹介する。

大きな温度変化や荷重にさらされる製品の設計では、複雑な材料挙動・疲労特性を再現した シミュレーションが有用ですが、実験値から最適な材料・疲労パラメータを同定するには 多くの知見や工数を必要とします。本セッションでは材料に関する高度な機能を統合した Z-setとADVENTUREClusterの連携について疲労解析まで含めた適用イメージを ご紹介致します。

近年、自動車の先進運転支援システム（ADAS）の採用増加・電動化の需要の高まりに伴い 多層プリント基板市場の大きな成長が予測されており、CAEのニーズも高まっています。 基板の製造工程において、熱による基板の反り・電子部品の実装不良・はんだ接合部の 破断等のトラブルが存在し、CAEを活用して事前対策を行う場合、極めて大規模な計算 モデルとそれに見合った計算時間・計算環境が必要となります。この課題を解決するために、 大規模構造解析の高速計算に定評のあるADVENTUREClusterは最適なソリューションです。

「ADVENTURECluster ソルバ」の新機能や改善点についてご説明するとともに、 プリポストの新機能として「ADVENTURECluster Builder、Visual」の新機能および パフォーマンス向上ポイントご説明いたします。