最適化設計解析デザインレビュー(DR)における解析結果の分析と最適設計のご提案
～パラメータスタディのススメ～

今まで手作業で行なっていたANSYSの解析結果の裏付の可視化やその他の解析を、自動で連続実行し、解析を効率化するだけでなく、最適化アルゴリズムを用いた解析や、データ分析などを考慮した最適設計を実現する事例をご紹介いたします。

こんな方にお勧めします

解析の裏付が不十分で、社内会議や顧客とのミーティング時に解析に対する質問に対応できず、会議やミーティングのやり直しなどの工数が発生している。
トレードオフを見極めた最適化を実施したいけれど、手作業でトレードオフを考慮した解析を行うのは難しい！

課題１　解析結果の裏付を可視化したい

[社内会議や顧客との打ち合わせ]
なぜこれが最適なの？
パラメータを変えたらもっと良くなるのでは？

[データ分析機能による説明の実施]
■相関散布図:各パラメータ同士に関連性があるのかを把握できる。
■パラメータ寄与度:目的値に対して影響を与えているパラメータを把握できる。
■セクション:各パラメータのスライドバーを動かせば、瞬時に応答曲面が更新される。手動での最適化検討や、会議での質問に対しての説明に活用可能。

目で見て納得の裏付資料！
データ分析機能なら、最適解の裏付けや、サンプリングデータの分析を行なうことができます。シンプルで理解しやすいプロットは、実際に解析を行っていない方でもスムーズに理解ができると好評です。また、若手解析者に使用させることで、問題の本質を捉える分析力を養う教育ツールとしても使えます。

課題２　トレードオフを考慮した最適設計を実現したい

トレードオフの発生:応力VS質量

[多目的最適化の実施によるパレート解算出]
■トレードオフチャート:目的値の競合関係を把握できる。
パレート最適解のイメージ

解析者の意思決定をスムーズに！
解析を行う上で発生するトレードオフの解決にOptimusは貢献します。
解析者は、Optimusの多目的最適化アルゴリズムを利用し、算出した最適解の候補（パレート最適解）から、目的に合致する設計点を選択するだけです。

解析種類

最適化解析

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デザインレビュー、最適設計、

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課題１ 解析結果の裏付を可視化したい

課題２ トレードオフを考慮した最適設計を実現したい

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