設計DX事例:pSevenとCAE連携による自動化・最適化・AI活用
作業の効率化と時間短縮
AIと自動化によって設計や解析の手間を減らし、作業全体の効率化と設計リードタイム短縮を図ります。
解析技術の統合による製品性能と品質の向上
AIや最適化技術を活用することで、複数の領域や実機データを統合し、製品の性能の向上、および安定化を実現します。
幅広い分野への対応力
電池や自動車、航空機、船舶など、さまざまな分野で課題を解決し、多彩なニーズに応える技術を提供します。
連携ソリューション
様々なソリューションと連携し、多様なニーズに対応します。

ADVENTUREClusterの定常・非定常熱伝導解析で金型の温度分布を導出し、独自のAIベース最適化で最適設計を導出します。

摩擦係数・熱伝達係数などのパラメータや金型形状をパラメトリックに分析し、pSevenのサロゲートモデル構築および分析機能を用いて、寄与度分析・傾向を把握します。

AdaptiveDoEによって、データ効率的に収集し、ミクロ構造の特徴を分析します。サロゲートベース最適化による多変数・多目的に対する高効率な最適化計算を行います。
pSevenワークフローエンジンで様々なソフトウェアを統合します。また、制約付き多目的最適化問題など複雑な問題を独自開発のAIベース最適化で効率的に解決します。
エンジニアリング支援サービスで実現
解析の自動化や最適化に興味はあるが使いこなせるか心配な方、DX推進を任されたが他の業務で忙しい方、自分でもできるがスポット的に代理計算を要望される方などに向けて、SCSKからCAEを活用した「自動化」「最適化・AI」の技術検証・効果算定を支援するサービスをご提供します。
事例
金型温度制御手法の検討
業種・領域:工程設計・生産技術
pSeven×ADVENTURECluster
課題
- 冷却回路による金型製品温度にばらつき
- カンコツ・CFDなどで試行錯誤の時間が増大
効果
- 金型温度の均一化を平均温度の低減を実現
- 自動化・DoEによって、対象物の特徴を事前に把握
- 最適化アルゴリズムにより最適なパラメータを自動導出

工程設計(鍛造)におけるパラメータ共通化支援
業種・領域:自動車、鍛造工程設計
対象:ナックル、コンロッド、鍛造品
pSeven×TRANSVALOR MATERIAL FORMING
課題
- 各工程で使用するパラメータが異なる
- 合わせこみ作業が発生するたびに全工程を見直し
効果
- 2製品×3~4工程の計7工程で使用する摩擦係数・熱伝達係数などのパラメータの共通化、設定作業を簡略化
- pSevenのサロゲートモデル構築および分析機能を用いて、寄与度分析・傾向を把握
- サロゲートモデルのみで複数プロジェクトを同時に最適化

リチウムイオン二次電池性能における多目的最適化問題
業種・領域:電池
対象:リチウムイオン電池
pSeven×GeoDict
課題
- 二つの目的はトレードオフの関係
-
考慮すべき変数・条件が多数
- 入力変数:19種類
- 制約条件:バインダー分布の偏りの再現
効果
- 200回の最適化計算で127個のパレート解を獲得
- 実務の状況に応じて最適構造を選択可能に

船舶用プロペラ形状の均一流れの最適化
業種・領域:領域:造船、マリン事業
対象:プロペラブレード
pSeven×流体解析ソフトウェア
課題
- 多変数
- 膨大な計算時間
- 複数のシミュレーションソフトの統合が必要
効果
- 制約のもとで固定モードでのプロペラ効率が1.5%向上

- ※掲載されている製品、会社名、サービス名、ロゴマークなどはすべて各社の商標または登録商標です。
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