Ansys OptiSLangプロセス自動化・設計最適化

Ansys OptiSLang - CAEベース最適化ソフトウェア

Ansys OptiSLang

プロセス統合・自動化・最適化(PIDO)に対応したCAEベースの最適化ソフトウェア

Ansys OptiSLang 概要

DX(デジタルトランスフォーメーション)が広がりを見せておりますが、IoT、デジタルツイン、デジタルスレッド、機械学習などを統合的にコントロールし、製品開発のサイクル全体と連携をとることが求められています。

Ansys OptiSLangは、プロセス統合/自動化および最適化(PIDO)に対応したCAEベースの最適化ソフトウェアです。統合環境下で、パラメトリックな形状変更を含めた設計上の最適化のループの設定ができるため、ハイレベルの設計・製品開発が実現できます。

PIDO(Process Integration, Design Optimization, Automation)のコンセプト プロセス統合 (Process Integration) CAD CAE Excel Python 統合機能 • 複数ツール連携 • データ自動転送 • ワークフロー構築 設計最適化 (Design Optimization) 初期設計 最適 反復 最適化機能 • 感度解析 • 多目的最適化 • ロバスト設計 自動化 (Automation) パラメータ設定 シミュレーション実行 結果評価・判定 自動化機能 • バッチ処理 • スケジュール実行 OptiSLangは3つの要素を統合し、効率的な設計最適化を実現
PIDO - プロセス統合・設計最適化・自動化の3つの柱

Ansys OptiSLang 特長

OptiSLangはGUIを簡単に操作して、最適化のシミュレーションとして、複数のパラメトリック設計が可能です。そのため、設計フェーズで必要な様々なパラメータスタディを検討可能になります。

01

統合プラットフォーム

IoTからデジタルツインまで、製品開発サイクル全体を統合的に管理

02

パラメトリック設計

形状変更を含めた設計最適化のループを効率的に設定

03

直感的なGUI

簡単な操作で複雑なパラメータスタディを実現

パラメトリック最適化ループのワークフロー ① 設計変数の定義 パラメータ範囲・制約条件設定 ② サンプリング計画 DOE(実験計画法)によるサンプル生成 ③ シミュレーション実行 CAD形状生成 + CAE解析(自動) ④ 応答曲面モデル構築 メタモデル(代理モデル)作成 ⑤ 最適化アルゴリズム 目的関数最小化・制約条件満足 収束判定 許容誤差内? 最大反復回数? 再サンプリング 最適設計案 設計変数の例 • 形状寸法(長さ、厚さ) • 材料パラメータ • 境界条件 最適化の目的 • 重量最小化 • 性能最大化 • コスト削減 OptiSLangにより設計最適化ループを自動化し、効率的なパラメータスタディを実現
パラメトリック最適化ループ - 設計変数から最適解までの自動化ワークフロー
デジタルスレッド統合によるDX推進 Ansys OptiSLang IoTデータ センサー情報 実稼働データ デジタルツイン 仮想製品モデル リアルタイム同期 機械学習 代理モデル構築 予測・最適化 CAE/CAD連携 シミュレーション 形状最適化 製品開発サイクル全体との連携 設計 → 試作 → 製造 → 運用 → フィードバック データ収集 モデル同期 AI学習 解析実行 OptiSLangがハブとなりDXの各要素を統合し、製品開発全体を最適化
デジタルスレッド統合 - IoT・デジタルツイン・機械学習・CAEの統合プラットフォーム
感度解析と最適化手法 感度解析 パラメータ影響度 パラメータA パラメータB パラメータC パラメータD 感度解析手法 • 局所感度解析(微分ベース) • グローバル感度解析(Sobol法) • 分散ベース感度解析(ANOVA) • 相関係数解析(Pearson/Spearman) 効果 重要パラメータの特定と設計空間の削減 最適化アルゴリズム 勾配ベース法 • 急勾配法、準ニュートン法 • 高速収束だが局所解の可能性 進化的アルゴリズム • 遺伝的アルゴリズム(GA) • グローバル最適解探索に強い 代理モデルベース最適化 • クリギング、RBF、ニューラルネット • 計算コスト削減 多目的最適化 • パレート最適解の探索 • 複数の目的関数を同時最適化 感度解析で重要パラメータを特定し、最適な最適化手法を選択して効率的な設計探索を実現
感度解析と最適化アルゴリズム - パラメータ影響評価と最適化手法の選択

Ansys Fluentの設計最適化の一例

Ansys Fluentによる流体解析について、OptiSLangを用いて感度解析、最適化を検討したスタティックミキサーの流体解析事例を以下に示します。

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