株式会社先端力学シミュレーション研究所

シミュレーションを1000倍速くする「CAE代理ソリューション」

最終更新日: 2020/07/01
ディープラーニングでリアルタイムシミュレーションを実現

CAEに携わっている方、こんな悩みはありませんか?

 ・パラメータスタディに時間がかかり過ぎる
 ・ルーチンワークのCAEを高速化したい
 ・リアルタイムにCAEを利用するには計算速度が足りない

その悩み、CAE代理ソリューションが解決します!
CAE代理ソリューションは、ディープラーニングを用いてシミュレーションを代替するコンサルティングサービスです。

基本情報

■ CAE代理ソリューションの強み
 ・超高速な計算  :ディープラーニングによる代理計算は、シミュレーションの1000倍のスピードで現象を予測します。
 ・分布を生成   :応力や流速といった場の量が分布として得られるため、任意部位で結果を評価できます。
 ・実測データを学習:十分な実測データがあればシミュレーションなしに代理モデルを構築できます。

■ サービス内容
 代理モデル構築に必要なディープラーニングのノウハウを提供し、次のようなデータ活用のハードルとなる疑問にイチからお答えしていきます。
 ・データをどのような予測に使うのか
 ・予測にはどのような特徴を抽出すればいいのか
 ・データの特徴をどのようなモデルで学習するのか

■ ASTOMが選ばれる理由
 世の中に溢れるAIサービスの中でも、CAEに特化してシミュレーション結果をそのまま生成できるAIはASTOMだけの技術です。
 材料特性や境界条件といった数値パラメータの変化だけではなく、形状変化に応じた予測ができるのもASTOMのCAE代理ソリューションならではの特徴です。
 

価格情報 CAE代理ソリューションの運用までを、段階に分けて取り組みいただけます。
「この課題にCAE代理ソリューションは役立つの?」という疑問をスタートに、予算や期間など個別のご要望にお応えします。

・課題分析       :無料
・データコンサルティング:50万円~
・代理モデルの構築   :150万円~
・システム開発     :200万円~
・サポート       :50万円~
納期 お問い合わせください
用途/実績例 ■ 構造解析の定常応力を予測する代理モデル
 穴あきアルミ板の引張荷重に対する定常応力計算を代替して、ミーゼス応力の分布と最大値を予測。

■ 流体解析の非定常渦を予測する代理モデル
 時間変化する配管内のカルマン渦分布を予測。

■ 実測データから降雨量を予測する代理モデル
 衛星全球降水マップGSMaPを学習し、日本全域の1時間後の降雨量を予測。

詳細情報

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■ CAEでの使いどころ
従来のシミュレーションは、有限要素法や有限体積法を使う上で
メッシュ作成と数値計算に多くの手間と時間がかかるのが悩みどころ。

CAE代理ソリューションなら、CAD入力と結果出力を直接つなげてあっと言う間に計算が終わります。
大量のパラメータの試行錯誤も苦にならず、あきらめていたCAEのリアルタイム利用に道がひらけます。
ai_cycle.png
■ なぜディープラーニング?
CAEでは、データ(入力形状や物性値)と答え(応力分布や流れ場)をつなぐルールを人が考えてシミュレーションを行います。
しかし、このルール作りが最大の難関です。

ディープラーニングによるCAE代理ソリューションは、このルールづくりを自動化するだけでなく、
応答曲面法やModel Order Reduction法といった一般的な代理計算法と比べ、
非線形応答に対して高い表現力をもち、複雑な現象の多変量予測に強みを発揮します。
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■ 構造解析の定常応力を予測する代理モデル
穴の空いたアルミ板を引っ張ったときのミーゼス応力分布と最大値を予測します。

有限要素法と比べて、ミーゼス応力をわずか数MPaの誤差で予測しながら、
CAE代理ソリューションは1400倍の超高速化を達成しています。
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■ 流体解析の非定常渦を予測する代理モデル
時間的に変動する流体問題として、配管内のカルマン渦分布を予測します。

CAE代理ソリューションは、有限体積法のシミュレーションと比べて
660倍高速に、管内の渦列の生成を再現しています。
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■ 実測データから降雨量を予測する代理モデル
実測データを直接使って、日本周辺の降雨量の推移を予測します。

代理モデルは、過去5時間の降雨画像と月情報から、
1時間後の降雨分布を0.1秒で予測することができ、
温度・気圧・風向等のデータなしに雨雲の挙動を再現します。

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