概要

ダッソー・システムズは、AIを中核とする次世代仮想世界基盤「3D UNIV+RSES」を通じて、3DEXPERIENCE上にバーチャル・ツイン、モデリング、シミュレーションを統合している。特にSIMULIA分野では3DEXPERIENCE上で設計（MOD）とシミュレーション（SIM）を統合するMODSIMを推進しており、近年ではAI/MLを活用し、物理シミュレーションの高速化・高度化や設計検証の効率向上を実現し、設計と検証を連続的かつ知的に最適化している。

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シミュレーションビジネスを長年にわたり経験。現在は、3DEXPERIENCEのシミュレーション領域を担当し、モデリング＆シミュレーションプロセスの合理化、複合領域での最適化設計を支援するSIMULIAブランドの日本のリーダーを務める。

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本発表は、本年春の日本計算工学会計算工学講演会にて論文発表した車両床下部品への着雪シミュレーション技術開発の内容を紹介する。
車両床下部品への着雪現象を再現するため、非ニュートン流体を考慮した粒子挙動モデル（MPFI）と気流解析（LBM）との連成により、実車試験との整合性検証を実施。結果として、着雪経路や着雪エリアを事前に予測することが出来、試験コスト低減と開発初期段階での設計検討に活用可能とした。

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トヨタ自動車株式会社に入社後、10年以上にわたり実験領域に従事し、新製品の試験計画、性能評価および結果フィードバックを通じて開発スピードと品質向上に貢献。
2022年より品質改革室に異動し、現場での豊富な知見をもとに被水シミュレーション技術を活用した品質向上活動を推進。３年間にわたり自動車技術会学術講演会にて論文発表も推進。
2025年からはグループ単位で電子性能開発室に異動。同年、日本計算工学会 計算工学講演会にて着雪シミュレーションに関する論文を発表し、優秀技術講演表彰を受賞。

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Euro NCAPが導入した脳損傷評価指標 「Diffuse Axonal Multi-Axial General Evaluation （DAMAGE）」 は、人体FEモデルの脳ひずみと高い相関を示すことが報告されているが、検証の多くはGHBMCで行われている。そこで、本研究では THUMS ver.4.1を用いて、脳損傷を伴う事故の再現シミュレーションを実施し、脳の95％最大主ひずみ（MPS95）とDAMAGE指標の相関、および脳傷害の最大AISの予測精度を評価したので発表する。

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２００３年自動車関連の設計専門会社に入社。前面衝突ＣＡＥによる性能検討業務に従事。
２００８年株式会社ＳＵＢＡＲＵ(当時、富士重工業)入社。
ＣＡＥによる前面衝突安全性能の検討および衝突ダミーモデルを用いた傷害評価技術の構築に従事したのち、２０１９年より市場事故における傷害発生状況の調査、人体ＣＡＥモデルを用いた傷害評価技術の開発に従事している。

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近年、計算資源の高性能化とともに、数値手法やソフトウェアの技術が進展し、気液二相流だけでなく、構造・熱・機構などへと解析の幅が広がりつつある。本講演では、粒子法解析ソフトウェア「Particleworks/Granuleworks」をおいて、拡大が進むマルチフィジックス対応機能と、それらを生かした代表的な解析例をわかりやすく紹介する。

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流体工学で博士号取得後、2016年にプロメテック・ソフトウェアに入社。
入社以来、自動車業界を中心に自社開発の粒子法解析ソフトウェア（Particleworks/Granuleworks）の導入支援、技術サポート、コンサルティング業務に従事している。

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自動車衝突解析では、塑性加工過程で生じる初期ひずみや板厚変化を適切にモデル化することが、解析精度向上の鍵である。
本講演では、ワンステップ法を用いた高精度予測を可能にする成形影響モデリングの機能拡張と、フルカーモデルを対象とした運用上の課題へのアプローチを紹介する。具体的には、閉断面部材や高精度材料モデルへの適用、成形条件情報が不足する状況への対処、自動化を見据えたワークフロー改善など、より高精度かつ実用的な運用最適化に向けた取り組みの方向性を提案する。

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2004年に日本総合研究所（後にJSOLへ分社）に入社し、エネルギー・自動車衝突安全分野にてAnsys LS-DYNAを用いた受託解析、技術コンサルティング、技術開発に従事。2021年にき裂による破壊評価手法の研究で博士（工学）を取得。現在は自動車OEM向けの技術支援・サポート業務を担当し、解析技術の高度化と運用支援に取り組んでいる。

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産業界では、高性能な製品をより迅速に顧客へ届けるため、日々開発が進められている。駆動系開発におけるデフケースリングギヤのボルト緩み解析（CAE）は、実施にかかる時間が長く、目標未達の場合には形状修正を行い再度CAEを実施するというプロセスが繰り返されている。このような状況に対応するため、設計者に寄り添いかつ原理原則に基づいたサロゲートモデルの開発は、意思決定の圧倒的なスピード向上を実現するとともに、得られた結果を原理原則に基づいて考察し、より優れた設計へとつなげる上で重要である。さらに、性能目標から原理原則に基づく形状を逆解析する手法により、設計者の迅速な意志決定を加速化する。

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自動車部品の設計およびCAE解析に従事し、特にエンジン回転系の号口設計や試作設計、機構解析を通じて製品の性能向上を実現し、お客様に高品質なパワートレーンをご提供してきました。近年は駆動系部品の開発においてAI技術・SQC・強度CAEを融合させたサロゲートモデルを活用し、設計効率の大幅な改善と高精度な製品開発を推進しています。
また、複数プロジェクトをリードし、開発プロセスおよび技術基盤の標準化にも取り組んでいます。これらの経験を通じて、自動車技術の高度化と持続的な競争力強化に貢献しています。

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xEVの開発では、目標の燃費・電費を達成しつつトレードオフのパワートレインの熱性能と空調快適性を確保できる熱マネージメントシステムを設計する必要があり、V字開発プロセスの左バンクで車両システム全体の最適化の検討が求められる。マツダでは、前述のニーズに対応するために、車両内で複合的に影響し合う熱、電気、機械のマルチ・フィジックスの現象を解くことが可能な1Dの車両システムモデルを構築している。
本発表では、モデルの実装にあたり行った予測技術の開発事例と、実際の量産xEV開発における車両システムモデルを用いた燃費/熱性能/空調快適性を共立する熱マネージメントシステムの検討事例について紹介する。

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2016年4月～2019年9月：自動車OEMにて制御SEとしてエネルギーマネジメントの制御開発に従事。
2019年10月～：現職。マツダ株式会社MBD革新部にて1Dのシステムモデルの解析担当として、電動車両のシステムとコンポーネントのサーマルマネジメント解析に従事。
2023年4月～：早稲田大学大学院環境・エネルギー研究科にて電動車両のバッテリーマネジメントを研究テーマに、博士後期課程に在学中。

概要

次世代CAE SimScaleは、圧倒的な導入コストの削減と計算速度を実現するプラットフォーム型CAEです。解析データを無制限で蓄積することができ、過去の解析データを活用してサロゲートモデル構築も容易に実現可能です。
また、組織的な活用も得意としており、Googleドライブのように共有設定を行うことでチーム内でのプロジェクト共有も容易に実現できます。
さらに、エージェントAIも搭載されており、対話形式で境界条件設定や計算実行を行うことができます。
当日の講演では実際のAIソリューションの進化についてもご紹介します。

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2011年に株式会社構造計画研究所に入社、熱流体解析および電磁界解析の技術担当を務める
2017年からは技術担当として顧客の設計業務の自動化に従事。
その後、経営企画室の室長を経て、2024年より現職

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電動化（xEV）や高度な運転支援システム（ADAS）の進化により、自動車開発における車両システムの複雑性は増大の一途をたどっています。従来のCAE手法だけでは、この設計空間の爆発的な増加への対応が困難になりつつあります。本講演では、高忠実度な物理ベースモデルの構築に強みを持つCAEツール「GT-SUITE」が、どのようにこの課題を克服し、未来の自動車開発を加速させるか、そのロードマップを解説します。生成AIと物理ベースモデルの協調による次世代CAEプラットフォームの実現が、自動車産業の設計・開発プロセスにもたらす革新的な影響について、その具体的な展望を提示します。

プロフィール

米国イリノイ工科大学機械工学科卒業（学士）。2010年にGamma Technologies社入社。GT-SUITEの開発と技術サポートに従事し、潤滑・油圧系、ポンプ・コンプレッサーなどの熱流体解析を担当。2024年よりSolutions Consulting部所属、GT-SUITE`が提供する統合システムシミュレーションの提案を行う。

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自動車の電動化が進む中、ダイカスト製品のニーズは今後大きく変化する。
その中でボディ・シャシー・バッテリーケースなど鉄からアルミニウムへの材料置換のニーズが高まり、大型一体ダイカスト（ギガキャスト）の採用も増えてきた。
ギガキャストの特徴は衝突安全性能を担っていることであり、性能を実現するために破壊解析、製造解析の精度向上が望まれている。ギガキャストの市場・技術動向、解析におけるダイカスト固有の課題について報告する。

プロフィール

1986年芝浦工業大学卒業、リョービ(株)に入社、研究開発部に所属。2015年ダイカスト本部ダイカスト研究開発部部長、2020年よりギガキャストのプロジェクトに従事

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本講演では、非線形FEMを用いた車両運動/走行性能シミュレーション技術の開発について紹介する。従来のシミュレーションでは、部品の特性を積み上げる過程で、シャシーの弾性や剛性の一部、接触・摩擦といった重要な要素が抜け落ちていた。そこで、シャシー・車体の構造から摩擦までを一つの車両としてモデル化し、従来のシミュレーションでは困難であった、官能評価に現れる微小な変化も捉えることが可能になった。さらに、衝突や転覆、落輪といった事故的なシーンを含む、あらゆる走行条件における車両挙動と内部応力を同時に解析する新たなアプローチで、設計品質の向上と実験効率の向上に貢献する。

プロフィール

神奈川県生まれ

2005 車体メーカー勤務
　　　・音振CAEなど（Nastran）
2013 日産自動車入社
　　　実験技術開発部に配属
　　　・乗心地実験技術開発
2015 統合CAE部に配属
　　　・車両運動性能CAE技術開発（Adam, Carsim, Pam-Crash）
2022 実験技術革新部に配属
　　　・現職、AD/ADASも見ることに

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従来、流体解析技術(CFD)は自動車の設計開発工程において空力性能やエンジン性能の向上等に広く貢献してきた。近年の電動化の急拡大に伴い、自動車(EV)に求められる性能は著しく変化し、特に効率的なサーマルマネジメントは不可欠なものとなった。具体的には熱害によるバッテリー劣化やモーターのエネルギー変換効率低下等の課題があり、CFDの利用方法も大きく変化した。本セッションではCradle CFDによるサーマルマネジメント技術(大規模熱流体解析やバッテリー解析, 機械学習等)を紹介する。

プロフィール

2018年ソフトウェアクレイドル(現:Hexagon)に入社。
入社以来、Cradle CFD製品(STREAM/scFLOW他)の技術サポート･導入支援･コンサルティング業務を担当。2021年学位取得, 博士(工学)。

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設計段階で描いた理想性能を量産車に確実に反映するため、CAE技術を活用した設計・製造連携の仕組みを構築しました。従来は試作で得られた製造情報が量産工程に十分伝達されず、性能再現に課題がありました。本講演では、ヘミング工程を題材に、CAE予測結果を製造ロボットへフィードバックし、デジタルツインを完成させた事例を紹介します。設計意図と現場制約をつなぐ情報フローの構築により、品質向上と開発効率化を実現する技術の全体像を解説します。

プロフィール

1986年入社　汎用・四輪研究開発に携わりながらCAEを用いた性能予測業務に従事。
車体構造研究のため、位相最適化・形状パラメトリック・Bayesを用いた事前性能評価技術を推進、近年は予測と現実の乖離を解決するために、設計と製造を連携させる技術研究を行っている。

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衝突安全のアセスメント評価でVirtual Testの導入が進んでおり、CAE精度の重要性が高まっている。最適化ソフトを用いて鞭打ち解析結果を活用し、精度相関評価(ISOスコア)を対象とした多目的最適化のワークフローを構築した。設計変数に対し機械学習を用いた最適化を実施し、実機試験との相関性を最大化する組み合わせを探索した。

プロフィール

2020年にSUBARUへ入社し、後突、室内強度、シートに関する衝突性能およびCAE技術の構築に取り組んできた。近年は、バーチャルテストの実用化とむち打ち性能評価および性能向上に注力している。