最適化/機械学習による設計空間探索ソフトウエア pSeven

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先進の自動化/最適化/機械学習を採用した設計空間探索と予測モデリングのためのソフトウェアプラットフォーム
pSeven

開発元:DATADVANCE

pSevenは、効率的なパラメータ分析を行うための先進的な設計空間探索(実験計画法・最適化・不確からしさの定量化)機能や、既存の試験・シミュレーションデータから機械学習モデルを構築する予測モデリング機能を提供します。
また、与えられた問題に対して最も効果的な手法を自動で選択するSmartSelection機能が実装しており、数学の専門家でなくても数回のクリックで様々な工学的問題解決し、最適な設計を発見できます。

 

トピックス

pSevenとは?

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計算コストが膨大

ex)エンジンディスクの形状最適化

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強度向上と軽量化の2目的最適化のため、サロゲートモデルを構築し、多目的最適化アルゴリズムで少ない計算回数で最適解を探索

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結果

シミュレーションと実測値が合わない

ex)照明解析のパラメータフィッティング

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乳白板の解析パラメータの最適化組み合わせを見つけるため、最適化アルゴリズムを用いて実測値と合うパラメータの組合せを検討

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結果

制約条件が多く最適化検討が困難

ex)IGBT冷却板の冷却効率最適化

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最大温度、流体抗力の最小化を実現するため、実験計画法により少ないサンプリング数でサロゲートモデルを作成し、高速な最適化計算を実現

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結果

パラメータのサンプリングに時間がかかる

ex)ボイラ燃焼数値解析の初期パラメータサンプリング

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モデルが大規模で、パラメータ数も膨大のため、実験計画法を用いて複雑なパラメータ選定を自動化

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結果

パラメータが膨大でデータ分析が困難

ex)人工衛星のバッテリー寿命予測

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高精度な寿命予測のため、膨大なパラメータから主成分分析を行い、Inputパラメータを削減

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結果

実験回数が少なくモデルの精度が不安

ex)コックピットエリアにおける乱流境界線の騒音予測

解決策 image

フュージョン機能を用いて、高信頼度の実験データと低信頼度のシミュレーションデータから1つのサロゲートモデルを作成

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結果
そのほか、こんな悩みにもお応えします

技術情報コラム

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構築・検証・探索 Part 1:Smart Selection(ユーザー様向け)

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構築・検証・探索 Part2:モデルバリデーター(ユーザー様向け)

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構築・検証・探索 Part3:モデルエクスプローラー(ユーザー様向け)

pSeven製品紹介動画

適用分野

製品資料

 
 
 
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