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バーチャルセンサを使用した、射出成型の良否判定精度向上の取り組みのご紹介
バーチャルセンサを使用した、射出成型の良否判定精度向上の取り
CYBERNET Solution Live 2021 講演資料 公開日：2021年11月
近年、製造業の製造過程において、IoT/AIの活用による効率化が注目を集めています。良否判定などの予測精度向上には、対象の状態把握が重要ですが、実センサは位置や設置数など制約があるため、 バーチャルセンサを活用した手法が期待されています。本講演では、樹脂流動解析(PlanetsX)結果をモデル低次元化(ROM)技術を利用して、 バーチャルセンサを構築し、射出成形の良否判定予測モデル精度の向上に対する取り組みを紹介いたします。
目次
- 会社紹介
- はじめに
- ROMとは
- モデル低次元化（ROM：Reduced Order Modeling）
- バーチャルセンサ：CAEとROMの連携
- 実施内容と結果
- 射出成型機金型内の圧力データ計測
- 射出成型ROM：圧力波形の比較
- 射出成型ROM：圧力場の比較
- 成形品の良否判定：ターゲットとする成形不良
- 成形品の良否判定：良否判定モデルと結果
- 結論と今後の展望
背景と目的 
バーチャルセンサ：CAEとROMの連携 
学習用データ（シミュレーション）とROM結果の比較 
成形品の良否判定：ターゲットとする成形不良 
