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バックホーアームのパラメータ形状最適化
CATIAのような強力なCAD/CAEソフトウェアは、製品形状の設計と、試作品の作成前の機能性の予測において、エンジニアの助けとなります。ただし、CATIAとCAA V5 basedシミュレーションソフトウェア製品群は一般的に、エンジニアがマニュアル作業で入力する値に基づいてその性能結果を計算するため、設計の妥当性の検討にしか対応できません。本当に設計と機能性能を改善するには、CATIA V5 basedシミュレーションを実行し、設計空間を分析してより詳細な工学的知見を与え、自動的に設計仕様を満たす（または、その仕様と同程度とする）ようなソフトウェアが必要となります。本資料では、バックホーアームの重量最適化において、その形状を変更するためにOptimusのCATIAダイレクトインターフェースがどのように使用されているのかを紹介します。
OptimusのCATIAダイレクトインタフェース
CATPart、CATProduct、CATAnalysisドキュメントをOptimusのCATIAダイレクトインタフェースに読み込ませると、パラメータ群が自動的にリストアップされます。自動化ワークフローで必要な設計変数と出力値を選択します。CATIAダイレクトインタフェースにより、入力となる設計変数と出力ファイルが自動的に生成されます。また、それぞれの実験について、ブームの形状が動的に更新され、CATIA環境のGPSによってメッシュ作成、解析実行されます。図は、アームにアセンブリされているブームのCATPartを示しています。
設計パラメータと手法
最適化の目的は、最大応力と最大変位の値が限界を越えないようにバックホーアームの質量を最小化することです。設計変数は、フランジ高さ、底面の板厚、フランジ厚さ、および図に示した2つの半径です。
まず、設計空間の分析と設計問題について多くの情報を得るために実験計画法を実施します。バックホーアームの設計変数は、指定した設計の目的関数、制約条件、設計空間の範囲に従って最適化されます。最適化は、2つの大域的最適化のアルゴリズムを利用して設計の最適化を行います。
実験計画法と設計最適化
実験計画法（混合水準要因計画）により108回の実験（2水準と3水準の組み合わせ）を行ない、ユーザー定義による応答曲面モデルを作成しました（線形項と2乗項）。得られた応答曲面モデル上でDifferential Evolutionアルゴリズムを使用することにより、最大応力と最大変位の制約条件を満たしつつ、20%の軽量化した結果を得ることができました。また、解析実行結果を利用したEfficient Global Optimizationアルゴリズムでも最適化を行った結果、わずか45回の実験で、17%の軽量化を実現できました。
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