さらなる軽量化と最適設計の期間短縮セミナー開催のご案内~軽量化のノウハウと国内・海外の適用事例をご紹介~ ~汎用FEM解析ソルバの並列計算で最適設計をスピードアップ!~
ご好評のうちに本会は終了いたしました。
ご参加頂きましたお客様ならびにご協力頂きました皆様には深く御礼申し上げます。
ご質問への回答集(Q&A) INDEX
- (株)ヴァイナスの環境対応の技術と最適設計への取り組み
- FE-DESIGN 会社概要と構造設計最適化への取り組み
- 軽量化により燃費改善を支援するTOSCA概要
- 最新バージョンTOSCA7.0.1機能紹介と開発動向
- 【ケーススタディセッション】
ドイツ・欧州における環境エコ対応のための軽量化と最適設計の期間短縮、
安全性・信頼性設計の最適設計事例を多数ご紹介 - 【デモセッション】汎用ソルバ連携の使い易さを実感!TOSCA最適化プロセスをデモ実演
- 最適設計の導入成功のためのポイント
軽量化により燃費改善を支援するTOSCA概要
- 1.最適化にはコントローラベースアルゴリズムと感度ベースアルゴリズムの2種類があると記載されていますが、その違いは何ですか?
- 1.感度は目的関数・制約条件に規定した自由度について感度確認のためのFEM解析を行い、各荷重ケースに対する寄与度をみて最適化を行います。コントローラは、歪エネルギー密度が均一で、規定の体積値に対して歪エネルギー総和が最小となるように最適化を行ないます。コントローラは、FE Design社オリジナルの最適化手法で最適化の計算回数が15回程度と感度(30~50回)に比べて少なくてすむ利点があります。
- 2.形状最適化において応力を制約条件に使用できますか?
- 2.応力を制約条件とすることはできませんが、同様の検討を行なうことが可能です。一つ目は、応力最小化を目的関数・体積を制約条件とした最適化で、体積についてパラメトリックスタディを実施し、体積・応力の応答曲線を得ることで、所定応力に対する体積最小となる形状を間接的に求める事ができます。二つ目は、制約条件として設定したい応力値をTOSCAでは参照値として設定し、各節点応力と参照値の差分の最小化かつ体積制約をフリーとした最適化にて同様の結果を得る事が可能です。
- 3.形状最適化で任意の1点だけの応力を下げることは可能ですか?
- 3.任意の1点の応力を下げるためには、周辺の節点も設計領域に含めた上で形状変更し応力を下げる必要があります。なお、任意の1点を指定して最適化サイクル毎の応力の変化のデータを取得することは可能です。
- 4.TOSCAの対応ソルバを教えてください。
- 4.トポロジ最適化、形状最適化、ビード最適化の各モジュール共、下記のソルバに対応しています。
(TOSCA V7.0.1, 2010年4月現在)
構造解析ソルバ Abaqus、 ANSYS、 NX Nastran、 NX Nastran Desktop、 MSC Nastran、MARC、PERMAS
疲労解析ソルバ FEMFAT、 MSC Fatigue、FE-Fatigue、 FALANCS、 FEMSITE、LMS Virtual.Lab Durability
- 5.ビード最適化のソルバ毎の非線形対応状況を教えてください。
- 5.ソルバ毎の非線形対応状況は形状最適化と同じです。
- 6.TOSCAはLS-DYNAには対応していますか?
- 6.現時点で対応する予定はありません。TOSCAは静解析の結果を最適化しますので、動的応答のある一場面を抜き出して、外力・慣性力・反力が釣り合う静的問題に置き換えて最適化を行う必要があります。
最新バージョンTOSCA7.0.1機能紹介と開発動向
- 7.形状最適化で固有値の最適化行うことは可能ですか?
- 7.はい、可能です。
- 8.プロトタイプフェーズで最適化を実施することはありますか?
- 8.最もよく用いられます。構想段階で最適化を行なうことで、従来の固定観念に捉われない基本特性の優れた構造案を得る事が出来るので、飛躍的な軽量化だけでなく、プロトタイプ(試作)数の削減による開発期間の短縮と開発コストの低減が可能です。
【ケーススタディセッション】ドイツ・欧州における環境エコ対応のための軽量化と
最適設計の期間短縮、安全性・信頼性設計の最適設計事例を多数ご紹介
- 9.BMW AG社のホイールキャリアの事例について。なぜ塑性域まで考慮して行ったのですか?
- 9.自動車が高速で走行中、突起物を走りあげた場合、瞬間的に多大な荷重がかかり非線形の挙動を示すことがあります。この現象を考慮するために塑性域を考慮した解析を行いました。
また、塑性ひずみが発生する場合そのひずみにより発生する残留形状が残ってしまいます。その結果、サスペンションのバランスが変化し、自動車の乗り心地に影響を及ぼしてしまうため塑性域を考慮した解析を行いました。
- 10.BMWのホイールキャリアの事例について。今回の事例では重量が低減しています。重量を目的関数や制約条件として最適化を実行したのですか?
- 10.今回は重量を目的関数、制約条件として与えてはいません。結果として重量が下がりました。
- 11.BMWのホイールキャリアの事例について。ダメージは疲労限を基準とした応力で検討していますか?
- 11.いいえ、ダメージは疲労損傷度を見ています。
- 12.McLaren社の足回り部品の事例について。形状最適化は感度ベースアルゴリズムで行っているのですか?
- 12.いいえ、コントローラベースアルゴリズムで行っています。 TOSCAでは反力が直接、目的関数・制約条件に対応していないので、目的関数を塑性歪最小化とし、制約条件の体積値を変更したパラメトリックスタディを実施し、反力が設計条件の上下限値に収まるような形状を求めました。
- 13.Mclarenの足回り部品の事例について。形状最適化の際、節点の移動方向を設定出来ますか?
- 13.節点の移動方向を設定することは可能です。なお、形状最適化では節点移動はデフォルトの状態では面に垂直に動きます。複曲面の部分は隣接する面の法線から内挿して移動方向を求めています。
- 14.Mclarenの足回り部品の事例について。節点を自由に動かすと、要素の品質は悪くなりませんか?
- 14.節点の移動は表面にある要素の節点だけでなく、その内部にある2層目、3層目の節点も移動します。そのため要素はつぶれにくくなります。
- 15.油圧ショベルの事例について。熱処理を行った部材に対して残留応力を考慮して最適化を行っているのですか?
- 15.今回発表した事例はお客様の事例であるため、詳細はお答えできません。
よく用いられる方法としては、まず残留応力を考えないでFEMソルバを設定し、疲労ソルバで残留応力を考慮したS-Nカーブを適用した解析とTOSCAの組み合わせで最適化を実施します。
- 16.油圧ショベルの事例について。今回の検討の目的は何ですか?
- 16.新法規に対応するための新規構造を作ることが目的です。
- 17.油圧ショベルの事例について。なぜビームモデルを使用しているのですか?
- 17.断面材料のパラメトリックスタディを行うのが目的です。この作業を行った後、シェルモデルを作成します。
- 18.油圧ショベルの事例について、初期のモデルをハコ形状にしたらどうなるのですか?
- 18.重要部位は似た形状になります。その他の部分は異なる形状になることが多くなります。
- 19.TUV NORD社のコンテナスプレッダーロック金具の事例について。最適化に使用した応力は最大主応力、最小主応力のどちらになりますか?
- 19.今回のケースではミーゼス応力で最適化を行なっています。最大主応力・最小主応力にも対応していますので、最大主応力での最適化も可能です。
- 20.コンテナスプレッダーロック金具の事例について、疲労解析を行っていますが、最適化は応力で行うのですか?
- 20.単軸荷重でTensionしか入らないので応力で最適化を行なっています。その後、低減された応力についてSN曲線にて疲労評価をしています。
- 21.Suzlon Energy社のWindTurbineの事例について。形状最適化にて高応力部の板厚を増して応力を低減し、低応力部の板厚を減じて応力を増すことが結果的に、剛性向上につながるのですか?
- 21.はい。部品全体を対象とした形状最適化では結果的に剛性向上に繋がるケースが多いです。一般的に歪エネルギーは応力と歪の掛け算を積分したものなので、応力の低減率に増して歪エネルギーも低減されると考えられます。なお、応力集中部等の局所の形状最適化ではこの限りではありません。
【デモセッション】汎用ソルバ連携の使い易さを実感!TOSCA最適化プロセスをデモ実演
- 22.トポロジ最適化後のスムージング処理を行う際、体積は100%にキープされますか?
- 22.体積値を指定する事が出来るので、100%をキープする事も可能です。
- 23.スムージングの際に体積100%をキープするより、100%+αのほうがよい形状になりますか?
- 23.100%+αとした場合、よくなる傾向があります。100%だと極端に要素が細くなることがあります。
- 24.スムージング形状のリメッシュはTOSCAで出来るのですか?
- 24.はい。オプションGUI『TOSCA ANSA Environment』でリメッシュが可能です。
- 25.トポロジ最適化では応力を目的関数としているのですか?
- 25.この事例では歪エネルギーを目的関数にしています。形状最適化で応力を目的関数にしています。