概要

自動車開発に革新をもたらすX線CT活用プロセスを提案する。車両一台を丸ごとX線CTスキャンし、生成したCADデータからリダクションした1Dモデルを構築する。この「実物ベースのデジタルツイン」を活用することで、設計のフロントローディングを強化し、実機との乖離が少ない高度なCAE解析と、製造へのフィードバックを実現する。本発表では、このプロセスを実現するCPE技術組合とAZAPAの活動を紹介し、未来のものづくりに向けたロードマップを考察する。

プロフィール

自動車技術会「モデル流通検討委員会」幹事を務め、長年にわたり制御開発・モデル開発の第一線で活躍。自動車分野におけるモデルベース開発（MBD）の実用化推進に携わり、産学連携プロジェクトや業界横断的な標準化活動にも深く関与している。

概要

SDVや電動化の加速により、自動車開発はかつてない複雑性と短納期化の波に直面しています。本講演では、使い慣れたCAEツールやオンプレミス資産を「置き換え」るのではなく、それらを「活かし（Complement）」ながら、クラウドの計算力・データ管理・AIを統合する「R&Dモダナイゼーション」の手法を解説します。サイロ化したデータを「エンジニアリング・インテリジェンス」に変え、AI物理モデルや自律型エージェントの実装により開発期間を劇的に短縮する、次世代の開発基盤構築へのロードマップを提示します。

プロフィール

2009年、東京工業大学情報理工学研究科数理・計算科学専攻博士課程を修了し、博士（理学）を取得。その後、東京工業大学学術国際情報センター産学官連携研究員・特任助教、産業技術総合研究所（産総研）人工知能研究センター主任研究員を経て、2019年4月より現職。これまでに、東工大TSUBAME2, 3や産総研ABCIなどの大規模データ処理基盤の設計・高速化研究に従事。現在は、民間企業におけるHPC利用促進のため、ソリューションの構築およびカスタマーサクセス活動に取り組んでいる。

概要

車両用HVACシステムに搭載される送風機では、ファン回転に起因する一次騒音、いわゆるBPF（Blade Passing Frequency）騒音が乗員快適性に大きく影響する。従来は空力音響計算によって騒音を予測していたが、量産設計段階で適用するには膨大な計算コストや解析時間が課題である。本講演では、AI手法を活用し、「過去に蓄積した実験評価データ」と「解析結果データ」を組み合わせることで、より効率的にBPF騒音を予測する新しい技術を紹介する。このアプローチにより、設計段階での騒音リスクを事前に把握し、開発期間短縮やコスト低減に寄与することを目指している。

プロフィール

2016年株式会社デンソーに入社。
車両用HVAC性能開発、ヒートポンプ開発に従事し、
2020年からCFDやAIを活用した空調システムの予測技術開発、冷凍サイクルや車両の1Dシミュレーション技術に従事したのち、現在は、熱マネ、エネマネ製品開発を担当。

概要

自動車デザインの先鋭化により、プレス板金の成形性確保が難しくなり、従来のFEM解析では開発期間の短縮が困難となっている。本講演では、機械学習による検討のフロントローディングにて成形性の早期確保を狙い、サロゲートモデル構築・活用に必要なデータ拡張手法と余肉部付きモデル生成手法を提案し、予測精度を検証する。

プロフィール

2004年 九州大学大学院 総合理工学府 修士課程修了、同年、トヨタ自動車株式会社入社。CAEによる熱流体/強度・信頼性の車両開発を経て、車両開発業務の効率化・自働化を目的とした技術開発を推進中。

概要

CFD（数値流体力学）を用いた設計・開発ワークフローではCADデータ修正やメッシュ生成に多大な工数がかかり、その効率化が課題となっている。本報ではPythonスクリプトを活用し、CADデータ修正が不要な直交メッシュと境界層メッシュの自動生成、メッシュ生成後の小さい穴や狭い隙間の自動修復、回転機器内の複数領域のメッシュ自動生成などを検討した。また、自動生成メッシュをCFDソルバーで計算し、解析時間や解析精度を検証した。

プロフィール

日本酸素株式会社にて数値流体力学（CFD）プログラム開発に従事。その後、CAEベンダー各社（フルーエント・アジアパシフィック株式会社、株式会社ソフトウェアクレイドル、エムエスシーソフトウェア株式会社）にて、マーケティング、テクニカルサポート、セールス、プリセールスの各種業務に従事。前職のプロメテックソフトウェア株式会社ではCOOとして経営に参画。30年間のCAE業務経験をもとに、現職に至る。日本機械学会 計算力学技術者1級（熱流体力学分野：混相流）

概要

Hexagon(MSC Software)は1963年、アポロ計画を支えるために「構造解析をコンピュータで実現する」ことを目的に創立され、それ以来60年以上にわたり高精度CAE技術でモノづくりに革新をもたらしてきた。現在では、世界中の製造・航空宇宙・自動車・電機分野を含む1,700社以上の企業が同社のソフトウェアを導入しており、特に従業員数10,000人以上・売上1 000百万ドル超の大企業に多く採用されている。AI時代においては、モノづくり分野で教師データ・不正解データの不足が課題となるが、これらを効率的に収集・解析する基盤としてCAEが注目されている。本稿では、来るべきAI時代に向けて企業が今取り組むべきこと、およびこれらの取り組みがEV開発にどのように具体的価値をもたらすかを示す。

プロフィール

CAE分野に長年従事し、FEM、非線形解析、機構解析、CADアドオンなど幅広く経験。顧客とのコミュニケーションを重視し、特にCAE導入・立ち上げ期の技術支援を得意とする。MSC-Cosim(連成解析)では初期から主導的に関わり、世界的にも先駆けたプロジェクトを推進。現在はCSMおよび海外部門でビジネスデベロップメントを担当し、技術と顧客価値の双方から事業成長に貢献している。

概要

アイドリング時、走行風が止まることで部品温度が上昇するが、排気ガス温度の変動により非定常性が高く、冷却ファンの稼働により流れ場が複雑なため予測が困難である。そこで弱連成解析による温度予測手法を開発し、精度を検証した。

プロフィール

2019年 三菱自動車工業株式会社 入社
以来、CAEを用いた冷却・耐熱性能の予測技術開発に従事。

概要

液封マウント異音は非常に小さな音であるが、それゆえに自動車開発の終盤にならないと問題が顕在化しない場合が多く、もし量産検討が完了していれば大きな開発手戻りとなる。こうした背景から異音机上予測には大きな価値があるが、現象が明確に分かっていない点でモデル化難易度が高い。本当に必要な要素がモデルとして組まれているのか、計測とモデル化の両輪で進め予実差分析することで予測技術を育成してきた。本講演では、その活動内容を1D-CAEツールであるSimulationXを用いた開発事例として紹介する。

プロフィール

1989年入社。主にエンジンマウント設計および技術開発に従事。
設計者自ら行うCAEとしてのFEM・機構解析技術開発、予測技術向上に取り組んでいる。
2007年より1D-CAEにて入力予測、NVH、車両運動のモデル化・検証技術開発を担当。

概要

市街地のSTOP&GOから、ニュルブルクリンクに代表される高負荷テストコース走行まで、実走行では車速や冷却気流が常に変化し、排気系周辺を含む車両部品の温度は大きく過渡変動する。本講演では、入力信号のウェーブレット変換に基づく熱—流体分離計算により、車両スケールの過渡温度をロバストかつ高効率に予測する手法を紹介する。さらに、このフレームワークに代理モデルを組み合わせることで、解析の簡略化と大幅な効率向上を実現した事例について報告する。

プロフィール

2012年上海交通大学工学部大学院卒業、精密機器、自動車メーカー、CAEベンダーを経て2020年にEThermo株式会社を設立。
2023年7月に同社は米国ThermoAnalytics社の出資を受け、ThermoAnalytics Japan株式会社に社名変更、継続して米国ThermoAnalytics社製品の販売、技術サポート、コンサルティングを行い、現在に至る。
日本機械学会認定　計算力学熱流体解析分野　上級アナリスト

概要

本講演では、モータを含む回転機械システムの振動シミュレーションについて説明する。開発後期になって顕在化する振動のトラブルを未然に防ぐため、システム全体の振動挙動を高度に予測する1DCAEベースの包括的なモデル化手法を提案する。
特に、回転機械の中でボトルネックになることが多い転がり軸受に焦点を当て、その剛性を厳密に考慮したモデルによる解析結果、及び、軸受に起因する振動を抑制し安定稼働を実現した事例を紹介する。加えて、トルク条件に応じて変化する軸受剛性と、それに伴うシステム全体の固有振動数の関係を洞察し、最適設計への道筋を明確にする。

プロフィール

ニュートンワークスに入社以来、機械の動解析業務に従事している。
従来のFEM解析に加え、回転体の振動を中心テーマとしながら、1DCAEを積極的に活用することで、解析手法の幅を大きく広げ、効率的かつ包括的にシステム全体の挙動を評価している。
現在は、コンサルティングや技術サポートを主務とし、お客様が抱える複雑な課題の解決に力を注いでいる。
特に、解析と実験のコリレーション、すなわちモデルの精度検証に重点を置き、「机上の計算」にとどまらない、現実と一致する信頼性の高い解析モデルの構築を目指している。

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CASEの需要拡大に伴い、自動車開発はますます高度化・複雑化している。その中で、モデルベース開発（MBD）による試作期間の短縮とコスト削減が期待されている。領域単位でのMBD適用は進んでいるものの、従来の試作評価を基軸とした開発プロセスから、試作車をモデルへと置き換える開発プロセスへの転換にはまだ至っていない。
本講演では、試作車のモデルへと置き換えのアプローチとして、ISO/IEC/IEEE 15288で定義されるシステム開発プロセスのフレームワークをもとに、デジタル化を段階的に実行し、車両先行開発に適用した事例を紹介する。

プロフィール

2020年より技術開発部にて先行開発のMBD推進に従事。車両企画統括チームの中で、試作車両をモデルに置き換えたデジタル台車の取り組みを推進した。
2025年より、ADAS開発部にてインフォテイメント開発に従事。

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