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ベースライン、最小質量モデル、最適化モデルの比較

ギアのミスアライメントを防ぐ構造最適化:ソルバー連携による剛性確保と軽量化の両立

GRMの提供する連携技術は、強度と剛性の相互作用といった「勘」に頼るには複雑すぎる特性を、設計の初期段階から正確に評価することを可能にします。ハウジングの柔軟性が内部のギアボックスに与える影響を論理的に把握し、シームレスな最適化サイクルを回すこと。これこそが、次世代のモビリティ開発に求められる真のCAE主導設計(Simulation-Driven Design)です。

自動車シート設計の最適化:1G環境における真のニュートラル・ボディ・ポジション(NBP)とCAE解析

長時間の運転において、ドライバーの疲労軽減は自動車開発における永遠のテーマです。近年、疲労を軽減するアプローチとして「ゼログラビティ(無重力)シート」という概念が広く知られるようになりました 。これは、NASAが微小重力環境(宇宙空間)で記録した人間の自然な姿勢、すなわち「ニュートラル・ボディ・ポジション(NBP:中立姿勢)」をシート設計に応用し、筋肉への負担を最小限に抑えようとする試みです 。

クローニング制約を使用してサイズ違いを同一形状で最適化したホイール

トポロジー最適化でサイズ違いの意匠を統一:ホイールのマルチモデル解析事例

「サイズ違いの製品を展開したいが、トポロジー最適化をするとサイズごとに微妙に違う形状になってしまい、デザインが統一できない……」

そんなCAEエンジニアやデザイナーの悩みを、「マルチモデル最適化」と「スケーリング・クローン制約」が一撃で解決します。今回は、15インチと18インチという異なるサイズのホイールを同時に計算し、「完全に同一のデザインコード」を持つ形状を自動生成する高度なテクニックをご紹介します。

LS-TaSCとGenesisでトポロジー最適化した梁の形状比較

非線形接触を使用したトポロジー最適化③

今回は2つのアルゴリズムを使用しました。

True Mechanics, ProjectedSubGradient
Ture mechanics, Optimality

なお、SIMP法はExplicit解析には適していないため今回は紹介しません。低い密度になった要素が爆発して解析エラーになるためです。

LS-TaSCによるトポロジー最適化結果の比較

非線形接触を使用したトポロジー最適化②

今回は以下3つのアルゴリズムで計算したものを比較します。

True Mechanics:エネルギー密度を考慮する(≒衝突や非線形モデル向け)
SIMP(LS-TaSC):材料密度(剛性)を考慮する(≒線形静的モデル向け)
SIMP(Genesis):前回の事例モデル

非線形接触最適化サムネ

非線形接触を使用したトポロジー最適化

今回のトポロジー最適化受託設計事例では、非線形接触を使用したトポロジー最適化の事例を紹介します。

単純な3点曲げ梁計算のモデルをまずは用意しました。条件は以下のようになっています。

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