엔지니어링 문제에 대한 기계 학습의 적용 가능성 검색이 계속됩니다. 이 기조 연설에서 우리는 기계 학습의 기본 특성, 우리가 할 수있는 일과 미래에 무엇을 할 수 있는지에 따라 우리가 할 수있는 것과 할 수없는 일을 설명했습니다. 또한, 기계 학습을 통해 정확한 예측을 보장하기 위해 데이터 자체에 대한 아이디어를 제시하여 균열 성장 예측과 같은 엔지니어링 문제를 예로 들었습니다. 특히 CAE가 생성 한 교사 데이터를 피망 슬롯하여 기계 학습 및 예측 사례를 도입했습니다.

・ Mr. Wada Yoshitaka, Kinki University, 과학 공학부 기계 공학과

Nissan Motor의 고급 파워 트레인 생산 기술 개발 그룹은 전기 파워 트레인 생산 기술 개발을 위해 AdventureCluster를 사용합니다. 자동차 산업의 새로운 기술 개발 개발에 개발 속도가 긴급하게 필요하기 때문에 Nissan Motor Corporation은 전용 CAE 피망 슬롯가 부족한 경우에 직면 해 있습니다. 이러한 과제를 극복하기 위해 Nissan Motor Corporation은 SCSK의 계약 분석 서비스 (아웃소싱 서비스)를 사용하고 있습니다. 다른 모델과 CAE를 사용함으로써 우리는 새로운 전기 분야 (모터 U 자형 굽힘 프로세스)에서 상당한 프론트 로딩 및 비용 감소를 성공적으로 달성했습니다. 이 세션에서 그들은 SCSK의 계약 분석 서비스를 이용하여 배경, 효과 및 향후 이니셔티브에 대한 인터뷰를 발표했습니다.

・ Nissan Motor Co., Ltd. 고급 파워 트레인 기술 개발 그룹 Taguchi Naoto

Mitsubishi Heavy Industries Engine & Turbocharger는 16 년 동안 AdventureCluster를 피망 슬롯해 왔습니다. 발전 및 선박에 피망 슬롯되는 산업용 엔진에서 필요한 보조 부품이 엔진 주위에 배치되어 각 부품 간의 상관 관계를 복잡하게 만들어 분석 모델을 대규모로 만들고 동시에 요소 부서는 분석 정확도를 보장하는 관점에서 자세히 설명해야합니다. 또한, 탈탄화 및 저탄소 사회를 실현하기 위해서는 산업용 엔진 산업은 광범위한 연료를 제공해야하며 과거의 확장이 아닌 디지털 검증을 기반으로 한 초기 개발 개발이 필수적입니다. 이 세션에서 우리는 Mitsubishi Heavy Industries 엔진 및 터보 차저에서 AdventureCluster의 피망 슬롯에 대한 인터뷰와 향후 목표를 발표했습니다.

・ 강사 소개 (대표)/MR. Uetani Yoko, 엔진 및 에너지 부서, 엔진 및 에너지 부서, Mitsubishi Heavy Industries Engine & Turbocharger Co., Ltd.

NIFCO는 산업 지퍼를 제조하고 판매합니다. CAE 로이 속성을 처리하는 것은 기하학적으로 큰 변형, 부품 간의 미끄러짐, 재료 비선형 성, 비용 및 시간 소모의 도전에 따릅니다. 디자인을 프론트로드하기 위해, 우리는 일찍 및 짧은 시간에 CAE를 피망 슬롯할 수있는 방법을 모색 해 왔습니다. 이 세션에서는 취급 최적화 소프트웨어 Pseven의 대리 구성 기능을 AdventureCluster의 대규모 고속 계산과 결합하는 방법을 소개했습니다.

・ 강사/MR 소개. Tanida Masahiko, Nifco Co., Ltd.의 기본 기술 부서 분석 부서

Toyota Goegi가 제공하는 자동차 부품 중 하나는 밀봉 제품입니다. 밀봉 제품을 제조 할 때, 압출 된 긴 제품을 곰팡이 및 성형에 삽입하는 과정이 발생하고 성형 결함이 금형에 삽입 조건에 따라 발생하므로 시행 착오를 피망 슬롯하여 측정을 수행했습니다. 따라서 CAE를 피망 슬롯하여 금형 내부의 상태를 시각화 할 수 있다면 단기간에 측정을 수행 할 수 있다고 생각되었다. 이 경우 프레젠테이션에서, 우리는 곰팡이에 압출 된 제품의 동작을 도입하여 AdventureCluster를 피망 슬롯하여 재현했습니다.

∎ 곰팡이 개발 G, Tsuchiyama Akiko, Mold Development Departmition, Mold Business Division, Toyota Gosei Co., Ltd.

Mitsubishi Motors Industries는 약 10 년 전에 대규모 모델의 구조적 분석에 적용하기 위해 AdventureCluster를 소개했습니다. 이 경우 프레젠테이션에서, 우리는 계산 속도와 정확도를 따르는 AdventureCluster의 도입 개요를 설명했습니다. 또한 CAE 기술 개발의 정확도 검증도 구조 분석의 사용의 예로도 도입되었습니다.

・ Mr. Kubo Masahiko, EV/Powertrain Advanced Development Department, Mitsubishi Motors Co., Ltd.

복잡한 재료 거동 및 피로 특성을 재현하는 시뮬레이션은 큰 온도 변화와 하중에 노출 된 제품을 설계 할 때 유용하지만 실험 값에서 최적의 재료 및 피로 매개 변수를 식별하는 데 많은 지식과 노력이 필요합니다. 이 세션에서는 피로 ​​분석을 포함한 고급 재료 기능을 통합하는 Z-SET과 피망 슬롯 간의 협업 애플리케이션 이미지를 소개했습니다.

이 세션에서는 다층 인쇄 회로 보드의 열 변형을 고려하여 사전 마운트 IC 칩의 서브 모델 분석에 대한 사례 연구를 도입했습니다. 최근 몇 년 동안 자동차에 대한 ADA (Advanced Driver Assistance Systems)의 채택이 증가함에 따라 전기 화에 대한 수요가 증가함에 따라 다층 인쇄 회로 보드 시장이 크게 증가 할 것으로 예상되며 CAES의 필요성도 증가하고 있습니다. 보드의 제조 공정에서 열로 인한 보드의 뒤틀림, 전자 구성 요소의 열악한 장착, 솔더 조인트 파괴 등, CAE를 사용하여 예방 조치를 취할 때 매우 대규모 계산 모델과 비슷한 계산 시간 및 환경이 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해이 세션에서 AdventureCluster를 사용하여 분석 된 사례 연구를 도입했습니다.이 세션은 대규모 구조 분석에 대한 고속 계산으로 잘 알려져 있습니다.

우리는 "피망 슬롯 솔버"에 대한 새로운 기능과 개선 사항과 "피망 슬롯 Builder, Visual"에 대한 새로운 기능과 성능 향상을 Prepost의 새로운 기능으로 설명했습니다.