より良い設計をより速く

複合領域設計探査

イノベーションの最先端を常に走り続けるには、製品の実際のパフォーマンスに基づいて設計変更の結果を迅速に予測できることが必要です。 複合領域シミュレーションと設計探査を兼ね備えた当社のツールが、より良い設計をより速く判断するためにエンジニアの皆様を支援します。

詳細

MDXの基礎

複合領域シミュレーションと設計探査が、自動車業界が抱える非常に厳しい問題をどのようにして解決できるのかを説明します。

100%

STAR-CCM+は単なるCFDコードではありません。製品と設計が実際の条件下でどのように動作するかをシミュレートする総合的な複合領域プラットフォームです。

詳細については、アイコンをクリックしてください。

Previous Next
Multidisciplinary Simulation
The solution of complex industrial problems requires simulation tools that span a multitude of physical phenomena, which often can only be solved using techniques that cross several engineering disciplines. Real-world engineering problems do not separate themselves into convenient categories such as “aerodynamics”, “hydrodynamics”, “heat transfer” and “solid mechanics”. Only multidisciplinary engineering simulation can capture all of the relevant physics and allow you to predict their influence on the real-world performance of a product.
Previous Next
Design Exploration
Engineering simulation allows engineers to see into the future, predicting the consequence of any design changes on the real-world performance of their products. More than that, simulation gives engineers the opportunity to glimpse “all possible futures,” exploring the performance of a product over the full range of operating conditions that it is likely to face in its working life, rather than just at a handful of carefully chosen “design conditions.”
Previous Next
Affordability
Used effectively, engineering simulation consistently delivers a high return on investment (ROI). It provides far more in terms of reduced development costs and increased product revenue than it costs to implement. In order to be practical in a financial sense, simulation software has to be based around a ‘design-exploration’-friendly model that allows engineers to deploy simulations on as many processors as they can lay their hands on, without having to worry about artificial licensing limits imposed by their software vendor and their finance department.
Previous Next
Dedicated Support
In order to be successful, an engineer should have ready access to a community of simulation experts, and ideally an established relationship with a dedicated support engineer who not only understands the engineer’s problems, but can also access the right expert help whenever needed.
Previous Next
Backed by Experts
An uncomfortable truth about modern engineering is that there really are no easy problems left to solve. In order to design truly innovative products, engineers are often “pushing back the boundaries of the possible”. This is something that is difficult to achieve in isolation, and often requires the assistance of experts from outside of an individual engineer’s immediate personal area of expertise. Our software solutions are backed by an international Engineering Services team that can provide assistance in solving the most difficult problems industry has to offer.
徹底解説

製品パフォーマンスを高める複合領域設計探査

 

エンジニアリングとは、継続的な改善のプロセスです。 エンジニアは、高速化、強化、軽量化、効率化、低コスト化など、製品を何らかの形で「より良くする」意図で変更を繰り返し、製品を着実に改善する必要があります。

成功した製品はいずれも、製品のパフォーマンスを何らかの形で改善する設計変更を何度も繰り返した結果、もたらされたものです。 大抵の場合、1回の「設計アップグレード」で実現される改善の量はわずかですが、それが何十回、何百回、何千回と積重なると、実際のパフォーマンスが当初の設計をはるかに上回る製品が生み出されます。

しかし、実装に成功した設計改善の陰には、製品パフォーマンスの改善に結び付かない、あるいはかえってパフォーマンスを悪化させる、はるかに多くの「失敗の繰り返し」が存在します。 無数の打開策を講じた末に、ようやく製品の改善に辿り着くのです。 エンジニアリングの課題は、無数の設計改善案から成るツリーをいかにうまく進むかということです。製品の改善につながる(最終目標に向かう)選択肢を選び出し、製品を悪化させるようなはるかに多くの「誤った選択肢」を退けることが求められます。

従来、こうした予測は、手作業による計算や、実際のプロトタイプの試験に基づいて行われていました。 これらのアプローチは、現代社会の大きな技術的進歩の一部を担ってきたものの、根本的な弱点をいくつか抱えています。

第1に、どちらのアプローチも、単純化に大きく依存するため、実際の問題系統化または試験しやすい形に簡略化する必要があります。

第2の弱点は、コストが原因で物理試験の対象を特別に選択した少数の「設計点」に絞らなければならないことです。これらの設計点は、製品が稼働期間中に遭遇するすべての動作条件を表しているとは限りません。 第3の弱点は、通常、実験的試験には時間がかかるということです。設計プロセスの後期に導入した場合、最終設計の確認だけで終わることがよくあります。

今日のエンジニアリングシミュレーションは、非常に信頼性の高い情報を設計プロセスにもたらします。 試験よりも正確に、かつ常により低いコストで総合的な予測を行うことができます。 エンジニアリングシミュレーションを効果的に導入すれば、設計の繰り返しのたびにエンジニアリングデータを次々と入手することができるため、製品を改善することができます。

エンジニアリングシミュレーションによって、未来を見通すことができ、設計変更の結果を製品の実際のパフォーマンスに基づいて予測することができます。 それ以上に、シミュレーションを行うことで、慎重に選択された一握りの「設計条件」だけでなく、製品の稼働期間中に直面しうるあらゆる動作条件でパフォーマンスを探査することができるため、エンジニアは、「考えうるすべての未来」を垣間見ることができます。

設計探査アルゴリズムを使用すれば、幅広いパラメトリック設計変数や構成、動作シナリオを使用して、最小限の労力で設計を進めることができます。 具体的には、設計探査アルゴリズムで採用される数値最適化テクノロジーによって、改善につながる可能性が最も高いパラメーターをインテリジェントに選択することができます。 最終的に、顧客の期待を上回る、より高品質でロバストな製品を生み出すことができます。

 

ユーザー事例

単なるシミュレーションからイノベーションへ

MDXで設計を改良し、常にイノベーションの最先端を走り続けるお客様の事例をご紹介します。

ニュース、ビデオ、関連コンテンツ