概要

トポロジー最適化を用いて繊維強化樹脂活用スチール製ドアを開発した。板厚0.5mmのアウタパネルに繊維強化樹脂を設置した場合のドアASSY重量は、ベースの板厚0.6mmに比べて12%軽量化された。また、張り剛性はベースに比べ110%向上したことから、薄肉軽量化による張り剛性の低下を改善し、性能向上との両立に有効であることが示された。

プロフィール

東京大学工学部金属工学科卒業、同大学院修士課程を東京大学生産技術研究所にて修了後、1997年にJFEスチール㈱（旧日本鋼管）に入社し、材料開発を経て自動車の車体構造最適化やプレス成形のCAE技術開発に従事している。トポロジー技術で令和2年度関東地方発明表彰を受賞した。

概要

近年、環境問題から電気自動車が拡大しており、電動化により車両重量が重くなるため軽量化が重要となっている。軽量化素材として期待されるCFRPであるが適用は限定的である。CFRP適用の拡大にはコスト低減や生産性向上が必要である。本報では、CFRP生産技術の課題と取り組みの紹介や課題のひとつである樹脂含侵シミュレーション開発の取り組みについて紹介する。

プロフィール

1990年日産自動車に入社し、生産部門で主にプラスチック部品の生産立ち上げや技術開発に従事し、2014年より、現在の生産技術研究センターで、プラスチックエキスパートリーダーとして、新製品及び工法開発を中心に業務を遂行している。

概要

アルテア社のHyperMeshの中立メッシュ生成機能をカスタマイズし、全自動高速中立面生成ソフトの開発を行った。ソフトの狙いは、“処理結果安定性・処理時間高速化・手修正削減”だ。CADの自動修正機能を入れることで処理結果の安定性を担保し、処理時間は従来の中立面生成ソフトと比較し２０倍アップした。形状認識でMid Meshのメッシュ欠損部位を自動検出し、外表面情報よりメッシュを回復する機能や、形状を維持しつつメッシュエラー修正する機能により手修正削減が可能である。今後は、独自開発のAIによる形状認識技術を活用し、段差や円筒、フィレットの認識を強化し、クリップ結合部自動認識でアセンブル自動処理までも行う。

プロフィール

1953年生まれ、奈良県出身。1979年大阪府立大学大学院工学研究科機械工学専攻卒業。メーカーを経て2007年に顧客（製品開発者）ニーズのCAE用ソフトウエアを開発し販売するインテグラル・テクノロジー株式会社を設立し、現在に至る。

概要

近年、製造業の製造過程において、IoT/AIの活用による効率化が注目を集めている。予測精度向上のため、実センサの計測データに加え、バーチャルセンサによる予測値を併用した手法の活用が期待される。バーチャルセンサには、高速性と精度が求めらるが、3D CAEからモデル低次元化(ROM)技術を利用して構築すると両性能を満たしたモデルを効率的に作成することが可能である。
本講演では以下の活用事例を紹介する。

• ・3D CAEの樹脂流動解析結果からバーチャルセンサを作成し、射出成形の良否判定予測精度向上の取り組み
• ・3D分布(温度分布など)の時系列応答のリアルタイム可視化

プロフィール

1992年サイバネットシステム入社。主要経歴は、MATLABのデータサイエンス系エンジニアとして数値解析/シミュレーションやモデルベース開発などのコンサルティング業務に従事。現在はAnsys Twin Builderを担当し、デジタルツインやモデル低次元化のソリューションを推進。

概要

シフトレバー操作力にはシフトケーブルの荷重効率が大きく関わっており、荷重効率はシフトケーブルの配索状態によって変化する。このため、設計初期段階で操作力を予測することは困難であり、試作後に目標未達のため対策工数が必要になることがあった。
本発表では、SimulationXを用いてシフトケーブルの配索状態やシフトレバー操作力を設計初期段階で予測する手法を確立した事例について紹介する。

プロフィール

大学卒業後、自動車のドアやトランクリッドの強度・剛性解析業務に従事。
2019年7月より、駆動・HEV関係の機構解析業務を主に担当し、現在解析を適用できていない事例について、新規解析手法の開発を行っている。

概要

アーク溶接は四輪車、二輪車のフレームに多く使用される接合技術である。適切な溶接を行うための条件設定は、継手形状、材質、板厚、電流/電圧や溶接速度などの組み合わせを考慮して過去の経験から導いているものの、現物試作を繰り返しながら確認作業を行うには多くの時間とコストがかかる。そこで、AIと数理最適化を用いて3D CADの継手形状から適切な溶接条件を導く技術を開発した。溶接実験で溶込みを予測する実験式を作成し、実験式と数理最適化を組み合わせて適切な溶込みが得られる溶接条件を導出した。また、実験式は継手形状によって異なるため、3D CADの継手形状を自動で分類するAIを開発した。

プロフィール

2015年にスズキ株式会社に入社。CAE推進グループに配属され、アーク溶接やダイカスト鋳造などの生産技術関連のCAE技術開発に取り組む。その後、生産技術を対象に機械学習などのデータ分析技術を用いて業務を効率化する取り組みに携わり、現在は設計業務の効率化にも取り組んでいる。

概要

1D-CAEツールは機構、流体、電気、伝熱などのマルチドメイン解析が比較的容易に行えるため、製造業におけるMBDプロセスの初期段階から広く活用されている。
本セッションでは性能検証に用いたシステムモデルをそのまま活用して、簡便な表現による不具合定義と機械学習によるデータ分析機能により、システムにおける信頼性評価および成立性を検討する手法をSimulationXのSystem Reliability Analysis(SRA)を用いて説明する。

プロフィール

2004年より構造解析・機構解析・最適化構築など各種CAEツールを活用した開発業務への技術支援に携わる。
2015年ニュートンワークス株式会社入社。自動車・産業機械・電機関連の設計開発部門を中心にMBD/1D-CAEの活用・推進業務に従事。

概要

本講演は下記の解析ソフトウェアの機能と応用事例について紹介します。
SIMDRIVE3D：パワートレインを中心とした、ベルト、チェーン、歯車等の伝達駆 動や、シャフトのねじり-たわみ振動、放射音計算などの機能を提供する動解析ソフトウェアです。各種パラメータの最適化にも利用いただけます。
Motorsolve：モータ設計機能とパフォーマンス解析機能を備えたモータ専用の解析ソフトウェアです。自動車の走行パターンデータを利用し、高効率を達成すべき回転速度とトルクの動作領域を特定するのに役立ちます。
GENOA：複合材の専用解析ソフトウェアであり、材料モデリング及び、AM、プレス成形やCuringなど製造工程を反映した製品の性能を予測することが可能です。

プロフィール

1979年生まれ。株式会社アドバンストテクノロジーに勤務。CAE技術部にてプロジェクトエンジニアとしてCFRPをはじめとする先進材料の物性シミュレーションに従事。現在はさまざまな業務で蓄積したノウハウから最前線で幅広い構造用先進材料の力学特性評価、信頼性など課題の解決をサポート。

概要

衝突試験において、衝突中の挙動を把握することは重要である。シミュレーションでは細部まで確認できるが、実際の試験では得られる情報は少なく、シミュレーションの妥当性を検証するのが難しい。今回、X線を用いて、これまで確認できなかった衝突中の車体内部の変形の観察を試みた事例を紹介する。シミュレーションを用いて観察対象に対するX線の投影方法やX線設備下で試験を再現する手法について検討を行ったのち、実際に衝突試験を行い、車体内部のX線の撮影に成功した。また、事前シミュレーションとの比較を行った。

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2002年本田技研工業（株）入社。電装研究部門を経て、2008年より衝突CAE部門にて、前面衝突性能評価を担当。近年は、新試験方法の評価やCAEを検証するための実車試験の計測技術開発に従事。

概要

ものづくりの初期段階では様々な試行のためにスピードが重視される。機械学習によるCAEの代理モデルも有効な手段の一つであるが、実用には学習用データの生成時間がネックとなる場合が多い。今回は歩行者保護(脚部)を題材とし、CAEモデルの簡易化と計算時間短縮を、機械学習を用いて行った事例を紹介する。

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概要

安全性シミュレーションにおいて、人体モデルの利用が主流になりつつあるが、その取り扱いの利便性向上は常に課題となっている。BETA CAE Systemsは先進的な手法を産業化することに常に挑戦し、シミュレーションを次のステップに進めるためのツールを開発し続けている。プリプロセッサのANSAは人体モデルのポジショニングセットアップに新しいソリューションを提供しており、ポストプロセッサのMETAは人体モデルの人体傷害評価基準を抽出・評価する自動化ツールを搭載している。本セッションでは、ANSAとMETAを用いた人体モデルの取り扱いがいかに簡単で、かつ迅速かを具体的に説明する。

プロフィール

精密機器メーカーでの勤務やアウトソーシング企業におけるCAE業務を経て、2011年に株式会社トップ・シーエーイー(現BETA CAE Systems Japan)入社。
カスタマーサービス部に所属し、シニアエンジニアとして技術サポート業務やコンサルティング業務に従事。

概要

Jupiterは、多くのプリポスト機能及びソルバーを備えた、大規模モデルや自動化による工数削減に強い、CAEプラットフォームです。
最新バージョンでは、更なる機能性及び採算性向上のため、Python APIによるユーザーカスタマイズ環境、OpenFOAMやFrontISTRへのインターフェースなども準備しました。
本プレゼンでは、車体周りのCFD解析、機構構造連成、車室内音響モデリングなどの事例を紹介します。

プロフィール

流体解析ソフトウェア会社におけるCAE業務を経て、2012年に株式会社テクノスターに入社。技術部にてソフトウェア設計・カスタマーサポートに従事した後、社ソフトウェアを含む総合的品質向上のため品質管理を担当。

概要

車両開発において部品や評価条件のばらつきによってボデー開発のやり直しとなる事例が散見される。本研究では、後突の有限要素モデルを用いたばらつきサンプリング計算によって得られた結果に対してロバスト設計のために必要なプロセスを整理し、各プロセスにおいて、統計/機械学習の手法を適用した。設計パラメータから衝突後のボデー変形パターンをニューラルネットワークを用いて予測することで、広範な設計空間に対してのロバストな構造となる条件の探索が短時間で実現可能であることを示した。

プロフィール

2007年京都大学大学院修士課程修了、同年、トヨタ自動車(株)入社。以来、CAEを用いた強度、衝突安全性能開発に従事

概要

エンジンの振動やフリクションに影響の大きいクランクシャフトシステム(以下、クランクSYS)を最適化するために、要求分析から形状設計に至る一連のプロセスを最適設計手法として確立することである。クランクSYSの最適化にあたりまず要求分析を行い、性能に関する要求としてエンジンマウント振動が小さい事、メイン、ピンジャーナルフリクションが小さい事の2項目、また信頼性に関する要求としてクランク強度、クランクプーリダンパ強度、クランクプーリ締結部滑り、軸受け焼付きのを4項目を抽出し、これらの最適化を実施した。

プロフィール

１９９１年　本田技術研究所入社。入社以来、エンジン部品の疲労強度関連に従事。
クランクシャフトの実働時応力解析技術、排気系部品の熱疲労強度解析技術、シリンダーヘッドの熱疲労強度解析技術、ディーゼルピストンの疲労強度解析技術など、主として疲労強度関連のシミュレーション＆実測技術開発に従事。
同時に種々の量産エンジン開発にも従事。CIVIC、ACCORD、LIFE等のエンジン開発プロジェクトにも参画。
現在は、エンジンを昨年卒業し、水素研究に従事。

概要

次々と進化を遂げ期待が高まるAI・機械学習分野において、AIの役割や目的を理解し、現場エンジニアが使えるツールを構築することが重要である。さらに、現場課題の1つである人的確保、人材育成の解決法としてAI活用も注目されている。
本講演では、CAEツールが定着しない・使える人材が育たないといった現場最重要課題を、AIによる設計ノウハウ学習で解決するという、当社の次世代開発フローを具体的活用事例で紹介する。

プロフィール

1993年IHI関連会社にCFD技術者として入社。
1997年Fluent日本代理店入社後、同社日本法人を経てアンシス社に移籍。
2008年エクサ・ジャパン(株)に営業担当として入社。
2014年エムエスシーソフトウェア(株)に入社。
2017年DEP Japan(株)設立に参画し、現在に至る。

概要

自動車開発の現場では、xEV車やNEV車、自動運転車へのシフトに伴って、これまでの流体/構造/衝突解析だけでなく、モーターやバッテリーおよび電子制御やセンサーなど、新たな開発対象をサポートする幅広い解析アプリケーションが必要となっており、開発環境の整備が企業の変革の鍵となっている。
手軽に導入できて柔軟に運用できるSaaS型のクラウドR＆D環境を利用して、世界中の多くの企業がxEV車や自動運転車の開発を加速している。本セッションでは、Rescaleを採用するEVスタートアップを含む様々な企業の事例紹介をメインに、RescaleのクラウドR＆D環境の概要を紹介する。

プロフィール

専修大学　経営学部卒, シドニー工科大学　ビジネス学科留学、NECフロンティア株式会社にて海外事業を担当、日本ヒューレット・パッカード株式会社にて、HPCや組込OEM、オートモーティブの担当を歴任し、2018年にRescale Japanにてシニアアカウントエグゼクティブとして、いままで培っていたHPC分野と自動車業界での経験を活かし、最先端のクラウド技術でお客様に新しい価値や体験を広めている。