Isightの御紹介 - engineering-eye

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Isightの御紹介自動化・統合化・最適化システム


自動化とは？Isightとは？

自動化とは、定型作業を人手によらず機械やコンピュータで行うことを意味します。

製造・生産の前段階である開発・設計プロセスにおいても、定型作業をロボットに実行させることで、データを効率的に手にする事ができ、さらには空いた時間を別の仕事に回すことが可能になります

Isightはエンジニアの代わりに定型作業を実行し、さらに様々なアルゴリズムに従い新たな設計案の探索を行う、「ソフトウェアロボット(※)」です。

※AIではありません

1


CAE解析業務をワークフロー化

解析データの整理・管理

入力ファイル作成 ×３０シミュレーション ×３０応答値の読み取り ×３０

＋

繰り返される作業を自動化して効率的に

×３０

①入力ファイル作成

②シミュレーション

③応答値読み取り・評価

・例えば、30回サンプリングを行う場合

手作業で実施すると‐ 手間がかかる‐ ミスが発生しやすい

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煩雑な作業をソフトウェアロボットで自動化

CAE解析業務をワークフロー化

①入力ファイル作成

②シミュレーション

③応答値の読み取り

③評価

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コンポーネントベースの自動化

…

Simcode Approximation

SolidWorksCATIAAbaqus

CalculationExcel

DataMatching

Activity コンポーネント

⇒自動化のためのツール

ある仕事（単体、複数の機能）をするプログラムが、Isightのワークフローで扱えるようにモジュール化された単位

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自動化のためのツール

Data Exchanger

OS Command

Simcode

Calculator

Excel

Word

標準コンポーネント

※全てのブランドや製品名は、それぞれ各所有者の商標、または登録商標です。

Mail

Pause

Database

Script

COM

Reference

Abaqus Matlab

特殊コンポーネント

CAD

CAE

Data Matching(パラメータ同定)

CATIA V5Pro/E

NX

ANSYS Workbench

ANSYS

MADYMO

LS-DYNA

StarCCM+

AVL BOOST

GT-Power Engine Combustion

ADAMS / Car

MSC Adams

Nastran(NX/MSC/Nei)

MSC Patran

Solid works

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Simcodeコンポーネント

汎用アプリケーション・インタフェース

ほとんどの解析ソフトとの連携が可能

→テキスト形式の入出力を持ち、バッチ実行可能なソフトを自動化できる

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文字列を検索し、特定の位置の数値を読み書き可能

指定したコマンドをバッチ実行可能


Excelコンポーネント

セルへの設計変数の書き込み

(必要なら)マクロの実行

セルからの応答値(目的関数，制約条件等)の読み取り

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Abaqus コンポーネント

ダイレクトI/Fにより設定作業を大幅に簡略化

バイナリファイル(cae，odb)に対応

Abaqusが使用するトークン数を削減可能

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入力ファイル(*.cae, *.inp)

出力ファイル(*.odb, *.dat)

入出力ファイルに含まれる変数がリストアップ

パラメータとして扱いたい項目をリストから選択する

入出力フォーマットを

自動認識


CATIA コンポーネント

CAD形状の変更などを自動化

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コンポーネントを配置1

入力パラメータを選択3 出力パラメータを選択4

出力するデータ形式を選択5

実行時にパラメータを設定6

CATIA モデルの形状変更，GPSやGASでの解析7

CATIA モデルを選択2


SolidWorks Simulationコンポーネント

形状を変更し，線形静解析の結果を取り出す

ネイティブ以外にIGESやSAT形式でも保存可能

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Data Matchingコンポーネント

2つの波形データ(例えば解析と実験)の差分計算

最適化で目標値への合わせ込みに利用可能

解析

実験

範囲指定，データ補間，データ間引きを設定できる

データファイルウィザードを利用して、グラフ化するカラムを指定

解析データとの差分を表す関数値

単純差、差の絶対値、差の二乗和、面積差などがある

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解析データの整理・管理

計算履歴をデータベースに保存

実行したモデルの計算履歴を逐次保存

保存される内容

ワークフロー

パラメータ値

登録されているファイル

表示されたグラフ情報

過去の実行結果の表示

過去に使用したモデルの再利用が容易

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Isightで実行可能な探索方法

OPT

Approx

DOE

QEM

自動化＆

統合化

・数理的手法・探索的手法・多目的最適化・Pointer Optimizer

最適化手法

・応答曲面近似・RBF

近似手法

・単純・区分モンテカルロ法・直交表実験・要因実験・中心複合実験・ラテン超方格実験・最適ラテン超方格実験・単因子実験・ユーザ定義実験

サンプリング手法

品質工学手法・信頼性解析・信頼性最適化・タグチロバスト設計・シックス･シグマロバスト設計

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Optimization コンポーネント

最適化（Optimization) コンポーネント

数理的手法

NLPQL, Hooke-Jeeves, LSGRG2, MMFD

MOST, Downhill Simplex, Stress Ratio

探索的手法

MIGA, ASA

多目的最適化手法 - NSGA-II, NCGA, AMGA

自律型最適化手法 – Pointer

DV1

DV２

-3 -2 -1

00

0

0

0

1

0

0

-1

DV1

DV２

-3 -2 -1

00

0

0

0

1

0

0

-1

局所解に収束

Better

Bet

ter

Objective1

Ob

ject

ive2

局所最適解の探索大域最適解の探索

多目的問題

等


DOE コンポーネント

実験計画法（DOE）コンポーネント

要因実験

パラメータ・スタディ

ユーザ定義実験

直交表実験

中心複合実験

ラテン超方格実験

最適ラテン超方格実験

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実験計画法コンポーネント設定 GUI


MCS コンポーネント

モンテカルロ・シミュレーション（MCS) コンポーネント

SDI – Stochastic Design Improvement

ユーザが定めた応答の目標値に近づくように、反復的にモンテカルロシミュレーションを実施

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反復的にMCSを実施設計変数１

設計変数2

入力出力

計算実行

ポスト処理用グラフ SDI Scatter Plot


近似モデルコンポーネント

近似モデル (Approximation) コンポーネント

対応モデル

応答曲面近似手法（1-４次の多項式近似）

Radial Basis Function Model(ニューラルネット近似モデル)

Kriging Model

直交多項式

誤差評価

３次元表示・近似モデル上での最適化

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RB

F2次

RS

M4次

RS

M


Six Sigma コンポーネント

Six Sigma コンポーネント

信頼性解析

信頼性最適化

シックスシグマ

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2つの実行モード

•ロバスト性評価

•ロバスト最適化

ロバスト性を評価する手法の選択

•信頼性解析手法

•モンテカルロシミュレーション

•実験計画法


Taguchi RD コンポーネント (1)

タグチロバスト設計(Taguchi Robust Design)コンポーネント

P-Diagramによる信号因子・制御因子・誤差因子の定義

信号因子×制御因子×誤差因子による直積実験テーブルを計算

制御因子かつ誤差因子となる因子が設定可能

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信号因子

誤差因子

応答特性

制御因子

各因子の直交表を定義



確認計算とポスト処理

確認計算の自動化

応答と評価値を選択

最適水準と最悪水準

利得

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要因効果図対話型要因効果図評価GUI



対話型要因効果図評価GUI 詳細

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S/N比及び感度の要因効果図

S/N比と感度(Sensitivity)のそれぞれに対して,初期値(Baseline)選択水準に対する•予測値 (Estimated)•実際の再現値(Actual)•利得(Benefit)を表示

主効果グラフ上へのマーカ表示水準選択の基準：1. 最適水準（Best levels）2. 最悪水準（Worst levels）3. ユーザが任意に指定

因子の表示On/Off：予測値の確認計算をこのGUIから実行し、実際のシミュレーション結果と比較・確認可能


Exploration 近似モデルと最適化の新手法

Approximation Loop

近似モデルを更新しながら最適化を実施

Pointer-2

複数の最適化手法を切り替えながら自動的に最適化を実施

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ポスト処理と実行履歴

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サンプリング結果のポスト処理実行履歴の数値確認


ポスト処理 –Engineering Data Mining

様々な設計変数（入力とそれに対応する出力）およびそれらの設計変数間の関係や傾向を効果的に分析するツール

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散布図選択

EDM メインGUI ▪ 多目的最適化手法（NSGA-II, NCGA）におけるポスト処理機能– 結果の分析– パレート解の効果的な可視化– 対話型によるデータのソート

（スクリーニング）

設計範囲の中で選択値の位置を一目で確認

応答間の相関性をチェック

フィルタ・ソート機能によるデータの絞込み

散布図との連動


Isight事例

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－自動車用樹脂燃料タンク解析プロセス自動化の効果－鋼材溶接部の長さ及び配置の最適化－NCシミュレーションとFEMを組み合わせた加工プログラム最適化事例


自動化の目的：

シミュレーションプロセスの自動化により、多くのエンジニアに開発

ツールを容易に利用できる環境を構築する

開発コストの削減

開発期間の短縮

自動車用樹脂燃料タンク解析プロセス自動化の効果

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INERGY Automotive Systems Research

対象物：燃料タンク（解析目的：タンク内圧力の過度な変化の抑制）

タンク内圧上昇要因外気温度の変化

ガソリンの蒸発

内圧の変化

検討対象排気バルブの数と位置


検討内容

排気バルブの数(通常1～5個)と位置を検討

1つのバルブパターンについて約250の車体状態で評価

手動では数十パターンの評価だが，自動化では500パターンを評価し，通常10～20個の案が得られる

タンクの設計が変更されるたび上記解析を再実施する必要がある

解析ツールVEGA

簡易静解析（内製）

入力：タンク形状

バルブ位置

タンク厚さ(成型より)

タンク傾斜角(250slops)

出力：

どの傾斜でも仕様を満す最小残留ボリューム



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更なる設計案の検討と自動化の効果

設計初期で，時効変形後もタンク位置の制約を満たす保持方法を検討

効果1：ストラップ等の条件設定が容易になり，時間とミスを低減した

効果2：手間が大幅に削減され，革新的なアイデアを多数検討できた

効果3：設計者がExcelの操作だけで解析と結果分析ができる



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鋼材溶接部の長さ及び配置の最適化

Optimisation of Welds with Manufacturing Considerations, Andy Blowey from Tata Steel.

最適化内容：・溶接部総長を最小化（目的）・溶接部箇所総数を最小化（目的）・ﾓﾃﾞﾙ剛性と強度を維持（制約）・目標寿命を満たす（制約）

最適化対象

溶接部の定義

手法1

手法2

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ﾓﾃﾞﾙと荷重

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溶接位置変更

溶接長さの更新

構造解析の実施

寿命解析の実施

最短寿命の改善

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溶接部総長：

1180mm 575 mm

(20mmの溶接部は30か所)

溶接部総長：

1180mm 565 mm

(溶接不同部は10か所)

手法1最適化結果手法2最適化結果

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溶接部総長：

1180mm 445 mm

(溶接部は22か所)

Laser Weld1最適化結果

まとめ

• 箇所数の削減では、手法２が最も効果あり

• 溶接部総長短縮では、Laser Weldがより有効

• 複数溶接方法に対応する最適化プロセスができた

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NCシミュレーションとFEMを組み合わせた加工プログラム最適化

Exemplar S.r.l. -- University of Salento

パス検証(VERICUT®)

材料除去量に基づく送り速度最適化(VERICUT® )

切削条件最適化設計変数：切削速度，ツール送り量制約条件：切削力，表面温度目的関数：ツール送り量最大化

DEFORM-2D

実験計画法サンプリング

RBF近似モデル

プロセス概要

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NCシミュレーションとFEMを組み合わせた加工プログラム最適化

Exemplar S.r.l. -- University of Salento

ツール毎にRBFで最適化問題を解く最適化結果

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熱処理解析体験セミナーのご案内

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FINAS/STAR TPS Edition体験セミナー【内容】１．熱処理シミュレーションについて２．ソフトウェアの説明３．（実習１）有限要素モデルの作成４．（実習２）焼き入れ問題５．（実習３）浸炭問題

【日時・場所】2018年11月16日 (金) 13:30～17:30 名古屋会場2018年12月10日 (月) 13:30～17:30 東京会場2018年03月01日 (金) 13:30～17:30 東京会場

【定員】各日5名程度（最低開催人数2名）【会場】伊藤忠テクノソリューションズ株式会社開催地オフィス【受講料】無料【申込】お申込は、下記URLあるいは「FINAS 体験」で検索してください。

http://www.engineering-eye.com/seminar/finas_tps/01.html

お問い合わせアドレス： [email protected]

http://www.engineering-eye.com/seminar/finas_tps/01.html


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FAX 03-3539-5173

E-mail [email protected]

URL: http://www.engineering-eye.com/FINAS_TPS/

科学システム本部 CAEソリューション営業部

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