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PyAnsysとSimulinkを連携したモデリング方法のご紹介
CAEモデルと制御モデルの統合による開発効率化とモデルの再利用の実現
Introduction to Modeling Methods Integrating Python and Simulink
Achieving Development Efficiency and Model Reusability Through Integration of CAE Models and Control Models
このようなニーズはありませんか？
- CAEモデルを制御設計やシミュレーションに活用したい
- Ansysで作成したモデルをSimulink上で動かして検証したい - 異なるツール間でのデータ連携に手間がかかっている
- 設計・解析・制御のモデルをスムーズにつなげたい - 設計と制御モデルを統合して開発効率を上げたい
- MBD（モデルベース開発）を進めたいが、ツール間の橋渡しが難しい - Pythonを使ってモデル連携や解析を自動化したい
- PyAnsysを活用して、作業の標準化や再利用を進めたい
こんな方にオススメします
- CAEやSimulinkを活用した制御開発を行う設計・解析エンジニアの方
- AnsysモデルをSimulink環境で使いたい方
- Python連携やPyAnsysを用いた開発自動化に関心のある方
- MBD／MBSE推進やツール統合を検討している開発リーダーの方
なぜ今「AnsysとSimulinkの連携」が求められているのか
製品開発ではMBD（モデルベース開発）やMBSEの導入が進み、設計初期からシミュレーションを活用して、制御設計・性能評価・最適化を行うことが求められています。
しかし、CAEツールと制御系シミュレータは独立しており、設計段階と制御検証段階でモデルが分断されるという課題が生じています。
このため、「Ansys（CAE）」で得られる高精度な物理モデルを、「Simulink（制御開発環境）」に連携して活用することが、効率的な開発や品質向上の鍵となっています。
ツール連携の課題
AnsysとSimulinkを連携させようとすると、次のような課題に直面するケースが多くあります。
- モデル変換やデータ受け渡しに手間がかかる ー各ツールの形式が異なり、手作業や独自スクリプトが必要
- シミュレーション実行環境の違いによる整合性の確保が難しい ー解析条件・単位・パラメータが一致せず、結果の再現性が低下
- ツール間でモデルを更新・再利用しにくい ー設計変更のたびに手戻りが発生し、開発効率が低下
- 属人的なノウハウに依存してしまう ー開発プロセスの標準化や自動化が進まず、作業負担が増大
これらの課題を解決するために、Python（PyAnsys）による連携自動化が注目されています。
Python（PyAnsys）を用いたAnsysとMATLAB/Simulink連携手法
PyAnsysは、PythonからAnsysの各モジュール（Mechanical、Fluentなど）を操作できるAPI群です。
この仕組みを利用することで、Ansysモデルの結果をSimulinkに直接連携し、制御検証に活用できます。
主なポイント
- PythonスクリプトでAnsys解析を制御
解析条件の設定や実行、結果の取得を自動化 - Simulink環境とのデータ連携
Ansys解析結果をSimulinkで読み込み、制御モデルとの連成シミュレーションを実現 - プロセス全体の効率化と再利用性の向上
解析～制御検証の流れをスクリプト化し、開発フローの標準化に貢献
期待できる効果
- 設計と制御開発の分断を解消
- 実機試験の前段階で高精度な検証を実施
- モデル資産の共有・再利用を推進
- MBD/MBSE推進に向けた統合開発基盤を構築
＊続きはダウンロードしてお読みください。