基調講演
プログラムProgram
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| 10:0011:40 | 10:00 - 10:10
ご挨拶
日本ケイデンス・デザイン・システムズ社
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10:10 - 10:55
Corporate Vice President - System Design & Analysis group, Cadence Design Systems
Vice President - R&D Beta CAE, System Design & Analysis group, Cadence Design Systems
※本セッションは、AI翻訳サービスによる字幕・音声翻訳を提供します。 |
10:55 - 11:40
エヌビディア合同会社
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| 12:0012:45 | ランチョンセッション・休憩
基調講演・ランチョンセッションにご参加の方には、昼食をご用意しております。
(12:00~12:15 電通総研 ランチョンセッション/12:15~12:45 休憩) |
12:00 - 12:15
株式会社電通総研
12:00 - 12:15
製造エンジニアリング本部ENG第2U エンジニアリング技術開発2部 2グループ 佐野 太一 様 |
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| 12:5013:20 | CFD
Cadence Design Systems
SDA - Product Management Senior Principal Product Manager DAVIDE CERIZZA |
機構/構造
Cadence Design Systems
Product Management Director Research and Development Division Luca Castignani Cadence Design Systems Research and Development Division Software Engineering Group Director Douglass Hargett |
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|---|---|---|---|---|---|---|
| 13:3514:05 | CFD
Cadence Fidelity CFD Solution Technologies for accelerated, high-fidelity CFD
Cadence Design Systems
Field Engineering & Services/System Design and Analysis Principal Application Engineer 檜垣 真也 |
マルチフィジックス①
川崎重工業株式会社
航空宇宙システムカンパニー 航空宇宙技術本部 技術開発総括部 システム技術開発部 空力技術課 主事補 山内 優果 様 |
電子システム/衝突安全/HPC
Cadence Design Systems
フィールドエンジニアリング&サービス本部 リードAE 中原 正裕 |
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| 14:2014:50 | 機構/構造
マツダ株式会社
クルマ開発本部 上席エンジニア 近藤 秀一 様 S&VL株式会社 代表取締役 村松 英行 様 |
電子システム/衝突安全/HPC
Cadence Design Systems
フィールドエンジニアリング&サービス本部 テクニカルリーダー 門田 和博 |
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| 14:5015:15 | Coffee Break | |||||
| 15:1515:45 | マルチフィジックス②
株式会社タイカ
研究開発本部 技術情報戦略部 機構解析グループ 課長 那須野 洋 様 |
材料/加工
Cadence Design Systems
Product Management Product Manager Ingo Hahn |
電子システム/衝突安全/HPC
満席
株式会社本田技術研究所
四輪研究開発センター ボディ開発室 衝突安全開発ブロック ACE 佐伯 晋 様 |
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| 16:0016:30 | マルチフィジックス①
nTopologyとSTREAM連携による熱設計革新
~サロゲートモデルを活用した次世代冷却構造の設計探索~
株式会社リコー
リコーグラフィックコミュニケーションズBU 機能印刷事業本部 基盤技術研究センター 第二研究室 研究一グループ エキスパート 稲葉 賢一 様 |
マルチフィジックス②
Cadence Design Systems
Business Development, Japan -Structures Senior Executive 花房 幹治 |
機構/構造
Cadence Design Systems
Product Management Principal Product Manager Michael Platten |
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| 16:4517:15 | 電子システム/衝突安全/HPC
Cadence Design Systems
Field Engineering & Services System / Design and Analysis Principal Application Engineer 中村 由香 |
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| 17:3018:00 | マルチフィジックス①
パナソニック コネクト株式会社
技術研究開発本部 ソリューションディベロップメント 基盤シミュレーション技術開発部 熱・電気シミュレーション課 入来院 美代子 様 |
マルチフィジックス②
~ACTRANによる予測モデルの構築~
株式会社本田技術研究所
バッテリーパックシステム開発BL ACE 外山 直基 様 |
機構/構造
Cadence Design Systems
System Design and Analysis Lead Customer Service Engineer 長谷川 智也 |
材料/加工
Cadence Design Systems
Field Engineering & Services System Design and Analysis Lead Customer Service Engineer 竹田 壮一 |
電子システム/衝突安全/HPC
Cadence Design Systems
Field Engineering & Services System Design and Analysis Lead Application Engineer 梶野 正章 |
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| 18:1519:45 | 懇親会
|
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|---|---|---|---|---|---|---|
- ※講演内容は事前の予告なく変更となる場合がございます。予めご了承ください。
- ※セッションへのお申込みは、席をお約束するものではございません。
満席/もうすぐ満席セッションは、当日、混雑が予想されますので、参加される方は、お早めに会場へお越しくださいますようお願いいたします。
10:1010:55
Engineering Intelligent Systems in the Era of Physics-based AI
Corporate Vice President - System Design & Analysis group, Cadence Design Systems
Mahesh Kailasam
Vice President - R&D Beta CAE, System Design & Analysis group, Cadence Design Systems
Dimitrios Siskos
Mahesh Kailasam
Vice President - R&D Beta CAE, System Design & Analysis group, Cadence Design Systems
Dimitrios Siskos
【講演概要】
製品やシステムの複雑化が進む中、エンジニアリングは、個別の設計領域やシミュレーションツールの最適化を重視する段階から、システム全体の挙動を理解し最適化する段階へと進化しています。同時に、AI、ハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)、シミュレーション技術の進歩が、製品開発のあり方そのものを大きく変えつつあります。
本講演では、次世代エンジニアリングの実現に向けたCadenceのビジョンをご紹介します。その中心にあるのは、エレクトロニクス設計、機械工学、マルチフィジックス・シミュレーション、AIをシームレスに連携させ、個々のCAEツールの枠を超えた統合的なシステムレベルエンジニアリングを実現するという考え方です。
この戦略は、「Physics(物理)」「Performance(性能)」「AI」の3つの柱に基づいています。Physicsは複雑なシステムを支配する物理現象の理解を支え、Performanceは計算技術の進化によって大規模かつ高精度な解析を可能にします。そしてAIは、モデル開発、設計探索、エンジニアリングの意思決定に新たな可能性をもたらします。
「Physics-based AI(物理ベースAI)」の段階に向け、CadenceのSystem Design and Analysisポートフォリオが、エレクトロニクス設計とマルチフィジックス・シミュレーションを連携し、製品開発を支援する新たなアプローチをご紹介します。さらに、シミュレーション、HPC、AIの融合がもたらす次世代エンジニアリングの方向性について展望します。
製品やシステムの複雑化が進む中、エンジニアリングは、個別の設計領域やシミュレーションツールの最適化を重視する段階から、システム全体の挙動を理解し最適化する段階へと進化しています。同時に、AI、ハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)、シミュレーション技術の進歩が、製品開発のあり方そのものを大きく変えつつあります。
本講演では、次世代エンジニアリングの実現に向けたCadenceのビジョンをご紹介します。その中心にあるのは、エレクトロニクス設計、機械工学、マルチフィジックス・シミュレーション、AIをシームレスに連携させ、個々のCAEツールの枠を超えた統合的なシステムレベルエンジニアリングを実現するという考え方です。
この戦略は、「Physics(物理)」「Performance(性能)」「AI」の3つの柱に基づいています。Physicsは複雑なシステムを支配する物理現象の理解を支え、Performanceは計算技術の進化によって大規模かつ高精度な解析を可能にします。そしてAIは、モデル開発、設計探索、エンジニアリングの意思決定に新たな可能性をもたらします。
「Physics-based AI(物理ベースAI)」の段階に向け、CadenceのSystem Design and Analysisポートフォリオが、エレクトロニクス設計とマルチフィジックス・シミュレーションを連携し、製品開発を支援する新たなアプローチをご紹介します。さらに、シミュレーション、HPC、AIの融合がもたらす次世代エンジニアリングの方向性について展望します。
【Mahesh Kailasam 略歴】
Mahesh Kailasam博士は、CadenceのSystem Design & Analysis事業部門におけるコーポレート・バイスプレジデント(Corporate Vice President)です。自動車、航空宇宙、エレクトロニクス、エネルギー、ライフサイエンス、産業分野で活用される物理システムシミュレーション向け技術およびソリューション開発を統括しています。
CAE(コンピュータ支援エンジニアリング)分野で約30年にわたる経験を有し、インド工科大学マドラス校(Indian Institute of Technology Madras)で機械工学の学士号(B.Tech.)を取得した後、ペンシルベニア大学(University of Pennsylvania)において機械工学および応用力学の修士号(M.S.)ならびに博士号(Ph.D.)を取得しました。
Mahesh Kailasam博士は、CadenceのSystem Design & Analysis事業部門におけるコーポレート・バイスプレジデント(Corporate Vice President)です。自動車、航空宇宙、エレクトロニクス、エネルギー、ライフサイエンス、産業分野で活用される物理システムシミュレーション向け技術およびソリューション開発を統括しています。
CAE(コンピュータ支援エンジニアリング)分野で約30年にわたる経験を有し、インド工科大学マドラス校(Indian Institute of Technology Madras)で機械工学の学士号(B.Tech.)を取得した後、ペンシルベニア大学(University of Pennsylvania)において機械工学および応用力学の修士号(M.S.)ならびに博士号(Ph.D.)を取得しました。
【Dimitrios Siskos 略歴】
Dimitrios Siskosは、Cadence Design Systemsの研究開発担当バイスプレジデント(VP of R&D)であり、BETA CAE Systemsの元最高技術責任者(CTO)です。
アリストテレス大学テッサロニキ校(Aristotle University of Thessaloniki)にて機械工学の博士号を取得し、1999年からBETA CAEの研究開発組織の一員として活動してきました。20年以上にわたり、業界をリードするシミュレーションソフトウェアおよびエンジニアリングソフトウェアの開発を主導し、CAE、自動化技術、AIを活用したエンジニアリングソリューション分野におけるイノベーションを推進してきました。
現在は、Cadenceのシミュレーション技術ポートフォリオの発展を担うグローバルな研究開発チームを率いています。
※本セッションは、AI翻訳サービスによる字幕・音声翻訳を提供します。お手持ちの端末にてご利用いただけますので、音声翻訳(推奨)をご利用の際は、イヤホンをご持参ください。
Dimitrios Siskosは、Cadence Design Systemsの研究開発担当バイスプレジデント(VP of R&D)であり、BETA CAE Systemsの元最高技術責任者(CTO)です。
アリストテレス大学テッサロニキ校(Aristotle University of Thessaloniki)にて機械工学の博士号を取得し、1999年からBETA CAEの研究開発組織の一員として活動してきました。20年以上にわたり、業界をリードするシミュレーションソフトウェアおよびエンジニアリングソフトウェアの開発を主導し、CAE、自動化技術、AIを活用したエンジニアリングソリューション分野におけるイノベーションを推進してきました。
現在は、Cadenceのシミュレーション技術ポートフォリオの発展を担うグローバルな研究開発チームを率いています。
※本セッションは、AI翻訳サービスによる字幕・音声翻訳を提供します。お手持ちの端末にてご利用いただけますので、音声翻訳(推奨)をご利用の際は、イヤホンをご持参ください。
10:5511:40
生成AIとGPUが加速するシミュレーション革新 ― AI Physicsとデジタルツインの最前線
エヌビディア合同会社
エンタープライズ事業担当
バイスプレジデント
井﨑 武士 様
エンタープライズ事業担当
バイスプレジデント
井﨑 武士 様
【講演概要】
生成AIの急速な進化は、ソフトウェア開発にとどまらず、モノづくりの現場にも大きな変革をもたらしています。NVIDIAは、GPUアクセラレーテッドコンピューティングを基盤に、CFD・熱流体・構造解析といった大規模物理シミュレーションの飛躍的な高速化を実現してきました。さらに近年では、AIが物理法則を学習し予測するAI Physicsにより、従来数日を要した解析をリアルタイムで実行することが可能になりつつあります。本講演では、GPUによるシミュレーション高速化の最新動向、NVIDIA Omniverseを活用したデジタルツインによる設計・運用の最適化、そして生成AIやAgentic AIがエンジニアリングワークフローにもたらす変革を、AIファクトリーをはじめとする最新事例を交えてご紹介します。シミュレーションとAIの融合が拓くモノづくりの未来像をお伝えします。
生成AIの急速な進化は、ソフトウェア開発にとどまらず、モノづくりの現場にも大きな変革をもたらしています。NVIDIAは、GPUアクセラレーテッドコンピューティングを基盤に、CFD・熱流体・構造解析といった大規模物理シミュレーションの飛躍的な高速化を実現してきました。さらに近年では、AIが物理法則を学習し予測するAI Physicsにより、従来数日を要した解析をリアルタイムで実行することが可能になりつつあります。本講演では、GPUによるシミュレーション高速化の最新動向、NVIDIA Omniverseを活用したデジタルツインによる設計・運用の最適化、そして生成AIやAgentic AIがエンジニアリングワークフローにもたらす変革を、AIファクトリーをはじめとする最新事例を交えてご紹介します。シミュレーションとAIの融合が拓くモノづくりの未来像をお伝えします。
【略歴】
1999 年東京大学大学院工学系研究科修了。日本テキサス・インスツルメンツ株式会社にて、DVD アプリケーションプロセッサ、携帯電話向けビデオコーデック、DSP アプリケーションの開発を経て、デジタル製品マーケティング部を統括。民生から工業用製品まで幅広いビジネス開発に従事。2015 年 NVIDIA に入社し、ディープラーニングのビジネス開発責任者、エンタープライズ事業本部 事業本部長を経て、現職。日本の産業や学術機関、公的機関と連携しながら、日本におけるAIエコシステムの構築と普及に注力している。
一般社団法人日本ディープラーニング協会 理事、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)技術委員、大分県 IoT 戦略アドバイザー。
1999 年東京大学大学院工学系研究科修了。日本テキサス・インスツルメンツ株式会社にて、DVD アプリケーションプロセッサ、携帯電話向けビデオコーデック、DSP アプリケーションの開発を経て、デジタル製品マーケティング部を統括。民生から工業用製品まで幅広いビジネス開発に従事。2015 年 NVIDIA に入社し、ディープラーニングのビジネス開発責任者、エンタープライズ事業本部 事業本部長を経て、現職。日本の産業や学術機関、公的機関と連携しながら、日本におけるAIエコシステムの構築と普及に注力している。
一般社団法人日本ディープラーニング協会 理事、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)技術委員、大分県 IoT 戦略アドバイザー。
12:0012:15
Marc解析結果を用いたGenerative Designシステム構築事例のご紹介
株式会社電通総研
製造エンジニアリング本部 ENG第2U エンジニアリング技術開発2部 2グループ
佐野 太一 様
製造エンジニアリング本部 ENG第2U エンジニアリング技術開発2部 2グループ
佐野 太一 様
電通総研では、Generative Designという、設計者の形状検討をサポートする仕組みを構築するサービスを提供しています。本講演では、Generative Designの基本的なコンセプトと、Marc解析結果を用いた実際の設計形状の自動検討システムについて、お客様の実際の取り組みを交えてご紹介します。
A-1
12:5013:20
Cradle CFD within the extended Cadence CFD portfolio
Cadence Design Systems
SDA - Product Management
Senior Principal Product Manager
DAVIDE CERIZZA
SDA - Product Management
Senior Principal Product Manager
DAVIDE CERIZZA
Cadenceの一員となったCradleは、CFD活用の可能性を大きく広げている。本セッションでは、Cradle CFDの進化がCadenceのCFDポートフォリオ、AI戦略、そしてデジタルエンジニアリング構想とどのように融合していくのかを紹介する。最新ソルバー、統合ワークフロー、シミュレーション連携技術を通じて、単一解析からAIエージェントが支援する自動化されたエンドツーエンドの設計プロセスへと進化する未来をお見せする。
B-1
12:5013:20
機械学習によるMBDプラントモデルの構築
株式会社エステック
技術実験部動解析1グループ
シニアプロジェクトエンジニア
小野 恵梨子 様
技術実験部動解析1グループ
シニアプロジェクトエンジニア
小野 恵梨子 様
コンポーネント特性からシステム性能を予測する1DモデルをMBDプラントモデルと呼ぶ。本モデルは、企画段階においてシステム目標性能を達成するためのコンポーネント特性への割付けを行う。これにより、開発期間前期にコンポーネント単位での性能検証とシステム性能予測が可能となり開発効率化が実現できる。本報では、エンジンこもり音・ロードノイズを対象とした機械学習によるコンポーネント特性割付け手法について紹介する。
C-1
12:5013:20
高精度音場モデル作成効率化手法の開発
日産自動車株式会社
カスタマーパフォーマンス&車両性能技術開発本部 統合CAE部 車両快適性CAE技術開発グループ
波多江 誠之 様
カスタマーパフォーマンス&車両性能技術開発本部 統合CAE部 車両快適性CAE技術開発グループ
波多江 誠之 様
車室内音の高精度予測には、ピラー内やトリム裏空間を含む詳細な音場モデルが必要である。しかし、従来の音場モデル作成は手作業による複雑な形状修正を要し、多大な工数と熟練技能が必要であった。本報では、ANSAのOctree機能を活用した音場モデル作成効率化手法について紹介する。本手法により、モデル作成初心者でも予測精度を維持したまま従来比1/20の時間でモデル作成が可能となった。
D-1
12:5013:20
Adams Transformation: Recent Progress and Path Forward
Cadence Design Systems
Product Management Director
Research and Development Division
Luca Castignani
Cadence Design Systems
Research and Development Division
Software Engineering Group Director
Douglass Hargett
Product Management Director
Research and Development Division
Luca Castignani
Cadence Design Systems
Research and Development Division
Software Engineering Group Director
Douglass Hargett
Adams Transformation は、Adamsの進化を象徴する重要な取り組みである。開発チームは近年、UI/UXの刷新に加え、大規模アニメーションやデータ分析の高速化、複雑なソルバー設定の簡素化を進めてきた。これらは世界中のユーザーから寄せられた多くのフィードバックを反映したもので、すでに数百社へ提供されている。本セッションでは、これまでの成果と最新リリースの主要機能強化を振り返るとともに、今後のAdamsの進化の方向性や次期リリースで予定される新機能を紹介する。
E-1
12:5013:20
船体構造強度解析を題材とした有限要素解析教育と研究利用の紹介
九州大学
大学院工学研究院 海洋システム工学部門
准教授
松田 和貴 様
大学院工学研究院 海洋システム工学部門
准教授
松田 和貴 様
九州大学船舶海洋工学科の講義では、船体構造の複雑さおよび強さを体感するため、学生自らが紙模型を製作し、MSC Apexを用いたFE応力解析により自身で強度を確認する実践的な数値解析教育を行っている。本講演では、紙模型製作からFEM解析までの授業の取り組みを中心に紹介するとともに、研究での活用例として、船首部鋳造部材のジェネレーティブデザインによる新たな構造提案の話題にも触れる。
F-1
12:5013:20
CAE等活用の浸透・啓発における課題と期待
立命館大学 総合科学技術研究機構
山形大学 工学部
客員教授
佐々木 直哉 様
山形大学 工学部
客員教授
佐々木 直哉 様
計算科学やCAE等のシミュレーション技術はものづくり現場に普及しており、その技術は大規模化、高度化しつつある。しかし、技術を駆使できる人材や企業は多くはなく、分野や地域、企業規模によって大きな差が存在している。特に、地方や規模の小さな企業等では、技術の導入、人材育成や活用環境、解析ノウハウ等の構築・伝承等に課題が多いと思われる。
本講演では、CAE活用状況調査から見えてくる課題や気づき、活用浸透・啓発における人文社会学的考察の可能性などを紹介する。
本講演では、CAE活用状況調査から見えてくる課題や気づき、活用浸透・啓発における人文社会学的考察の可能性などを紹介する。
B-2
13:3514:05
航空機設計のための空力データ作成および飛行荷重解析へのMSC CoSimの適用
川崎重工業株式会社
航空宇宙システムカンパニー 航空宇宙技術本部 技術開発総括部 システム技術開発部 空力技術課
主事補
山内 優果 様
航空宇宙システムカンパニー 航空宇宙技術本部 技術開発総括部 システム技術開発部 空力技術課
主事補
山内 優果 様
航空機の飛行荷重評価や性能・安定性解析に用いる空力データを作成するには、機体の弾性を考慮しつつ飛行姿勢と舵角を探索し、飛行条件における釣合い状態を求める必要がある。本講演では、MSC CoSimを用いてMSC NastranとscFLOWを連携し、迎角とスタビレータ舵角を反復調整する縦トリム計算を自動化した。重合格子を活用し、単一モデルで任意の飛行姿勢・舵角に対応した空力データおよび飛行荷重を効率的に算出する手法を紹介する。
C-2
13:3514:05
実風況を考慮したソーラーカーの空力開発
株式会社トヨタシステムズ
解析本部 シミュレーションR&D部
Master of Simulation
田中 博 様
解析本部 シミュレーションR&D部
Master of Simulation
田中 博 様
ソーラーカーの空力開発のレベルは年々上がっておりトップチームは最先端の流体解析技術を駆使した開発を行っている。一方で、公道で大会が行われるため実風況を考慮した開発が重要となる。本発表では実風況を考慮したソーラーカー空力開発の概要について述べる。
D-2
13:3514:05
宇宙システムを対象とした複合物理・システムレベルシミュレーション技術とその展開
国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構
研究開発部門第三研究ユニット
主任研究開発員
河津 要 様
研究開発部門第三研究ユニット
主任研究開発員
河津 要 様
将来宇宙輸送、軌道上サービス、宇宙探査等の高度なミッションでは、複雑化する宇宙システムの成立性評価や技術リスクの見極めが重要となる。一方、宇宙環境の地上での再現には限界があり、試験による評価・検証には大きな制約がある。本発表では、複雑な宇宙システムの性能・安全性・運用性を仮想空間上で評価可能とする複合物理・システムレベルシミュレーション技術と、その適用事例について紹介する。
E-2
13:3514:05
Simufact Formingを用いたBIWにおける溶接・接合技術の品質不具合原理解明
本田技研工業株式会社
四輪生産本部 生産技術統括部 完成車生産技術部 組立技術課
桑原 挙有 様
四輪生産本部 生産技術統括部 完成車生産技術部 組立技術課
桑原 挙有 様
BIWの溶接・接合技術において、昨今のハイテン化やマルチマテリアル化の影響により品質保証の難易度が高まっている。一方で、グローバルで勝ち抜くための競争力として、開発期間の短縮や省人化は喫緊の課題となっている。このような状況に対し、Simufact Formingを用いてSPRとRSWの品質不具合に対する原理解明を実施した。本講演では、解析事例の紹介と、この結果を発展させ量産品質保証の精度向上や開発期間の短縮に繋げるための問題・課題を示す。
F-2
13:3514:05
Millennium: GPUコンピューティングによる電子・システム設計の高速化
Cadence Design Systems
フィールドエンジニアリング&サービス本部
リードAE
中原 正裕
フィールドエンジニアリング&サービス本部
リードAE
中原 正裕
電子システムの高性能化・複雑化に伴い、SI/PI解析、熱解析、電磁界解析といったシステムレベルの物理検証に求められる計算規模は飛躍的に増大している。しかし、従来型の計算インフラでは、増大する解析負荷に対して十分な計算性能や開発TATを確保することが困難になりつつある。本セッションでは、Cadence Millennium Platformを活用した大規模電磁界解析および熱解析の高速化事例を交えながら、計算性能の向上、優れたスケーラビリティ、設計探索の効率化によって、複雑なシステム設計における物理検証を加速し、Time-to-Marketの短縮を実現するアプローチをご紹介する。
A-3
14:2014:50
Fidelity CHARLES GPU版による回転タイヤ条件下での空気抵抗予測
株式会社本田技術研究所
統合研究センター パワー・ダイナミクス研究ドメイン
チーフエンジニア
吉武 邦彦 様
統合研究センター パワー・ダイナミクス研究ドメイン
チーフエンジニア
吉武 邦彦 様
本発表では、Fidelity CharLESの移動メッシュソルバーを用いて、異なる形状・仕様を持つSUVの空気抵抗を解析し、Hondaの5ベルト風洞試験結果と比較した。その結果、CFDと実験との良好な一致を確認した。特に、タイヤ形状やホイールデザインによる空力性能差を高精度に予測できることを示した。移動体周辺の複雑な流れ場や後流構造を適切に再現している事を確認した。更にGPU版の活用により量産開発で求められる計算時間要件も満足することを確認した。
B-3
14:2014:50
シマノが挑む、E-Bikeの熱シミュレーション技術
株式会社シマノ
技術情報統括部 CAE推進課
中川 晃宏 様
技術情報統括部 CAE推進課
中川 晃宏 様
E-Bikeでは、高出力化と軽量化を両立するための開発競争が激しく、連続走行時の性能と安全性を支える熱設計の重要性が高まっている。本講演では、防水ケースの中にモータ・基板・歯車を密に収めた、コンパクトで熱設計の難しいドライブユニットを対象とする。構造関数を用いてFETをモデル化し、モータ・基板・防水ケースを含む製品全体の熱シミュレーションを通じて、解析モデルの妥当性を確認し、設計検証へ活用した取り組みを紹介する。
C-3
14:2014:50
scFLOW(HeatPathView)によるモータの1D過渡解析モデル構築
ナブテスコオートモーティブ株式会社
技術統括部 設計部 第2設計課
加賀 重隆 様
技術統括部 設計部 第2設計課
加賀 重隆 様
xEV商用車向け電動コンプレッサの冷却評価において、冷間始動や間欠運転など実作動条件での過渡評価が求められてきた。しかし、従来の3D熱流体解析は計算コストが膨大で実用的ではなかった。そこで、エムエスシー社の事例を参考に、scFLOWの定常解析結果(HeatPathViewの熱抵抗・熱容量)から熱回路1Dモデルを構築した。これにより、過渡解析を簡便かつ瞬時に行えるようになった。
今回、取り組み事例を紹介する。
今回、取り組み事例を紹介する。
D-3
14:2014:50
マツダ×S&VLによる人間中心のクルマ開発に向けたドライビングシミュレータ活用事例
マツダ株式会社
クルマ開発本部
上席エンジニア
近藤 秀一 様
S&VL株式会社
代表取締役
村松 英行 様
クルマ開発本部
上席エンジニア
近藤 秀一 様
S&VL株式会社
代表取締役
村松 英行 様
ドライビングシミュレータは、従来の検証ツールから、人間中心の車両開発を支える意思決定基盤へと進化している。本講演では、マツダとS&VLの協業事例を通じて、主観評価を開発の早期段階へ取り込むアプローチを紹介する。車体剛性設計やADAS開発への適用事例をもとに、実車試作に依存しない開発プロセスの実現に向けたドライビングシミュレータ活用の考え方と実践について解説する。
E-3
14:2014:50
前方缶-後方缶押出し型鍛造摩擦試験における潤滑性能評価に対するひずみ速度および温度依存性
静岡大学大学院
総合科学技術研究科工学専攻機械工学コース
教授
早川 邦夫 様
総合科学技術研究科工学専攻機械工学コース
教授
早川 邦夫 様
冷間鍛造用潤滑特性評価手法である前方缶-後方缶押出し型摩擦試験では、摩擦係数予測のために材料のひずみ速度および温度依存性を考慮した高精度な有限要素シミュレーションが必要となる。本手法を鉄鋼およびアルミニウム合金に適用し、試験速度が摩擦係数に及ぼす影響について調べた。予測された摩擦係数は試験速度に大きく依存した。特に、試験中の材料の温度は局所的に非常に高くなり、それが缶の押出し高さに大きく影響した。
F-3
14:2014:50
Software-Defined Vehicle(SDV)時代のAI/HPC ECUを支えるシステムレベル物理検証
Cadence Design Systems
フィールドエンジニアリング&サービス本部
テクニカルリーダー
門田 和博
フィールドエンジニアリング&サービス本部
テクニカルリーダー
門田 和博
SDVの進展に伴い、車載電子システムは高機能化が進み、Zonal Architectureへの移行が加速している。一方、高速I/FやAI/HPC搭載ECUの普及により、SI/PI、熱、EMI/EMCなどの物理設計課題は複雑化している。これらの課題に対応するには、チップ、パッケージ、PCB、筐体、ECU間通信を含むシステムレベルの物理検証が不可欠である。本セッションでは、ケイデンスのシステム解析ソリューションを活用し、SigrityによるSI/PI解析、Clarityによる電磁界解析、Celsiusによる電気・熱連成解析を連携させた統合検証フローを紹介する。
A-4
15:1515:45
JMIA NEXT FORMULA PROJECT次世代フォーミュラカー開発におけるCFDの活用について
株式会社童夢
開発部
シニアマネージャー
天澤 天二郎 様
開発部
シニアマネージャー
天澤 天二郎 様
NPO法人である、JMIA(日本自動車レース工業会)の紹介、および参画企業合同で取り組んだ新型フォーミュラー車両の開発におけるCFDの活用事例
B-4
15:1515:45
解析自動化で広がる設計探索: タイミングベルト開発への機械学習活用事例
三ツ星ベルト株式会社 技術本部製品技術部解析課
太田 立志 様
太田 立志 様
タイミングベルトの開発におけるシミュレーション活用は、試作・試験の削減から、より優れた形状を見いだす設計探索へと広がっている。本発表では、Marc/Mentatを用いたFEM解析のモデル作成・結果処理についての自動化と得られた解析結果によるサロゲートモデルの構築事例を紹介する。また、多数の形状を高速探索し形状最適化を実現することで、設計判断の高度化と今後の開発プロセスへの展開を考察する。
C-4
15:1515:45
αGEL防振材の設計探索:学習データの逐次追加手法を使ったMarcとODYSSEEによる設計効率化
株式会社タイカ
研究開発本部 技術情報戦略部 機構解析グループ
課長
那須野 洋 様
研究開発本部 技術情報戦略部 機構解析グループ
課長
那須野 洋 様
近年、商品開発では顧客ニーズの多様化と開発期間の短縮が求められ、熟練技術者の経験に依存した仕様決定手法の見直しが課題となっています。本講演では、αゲル防振材を対象に、Marc/MentatのAI/ML機能を活用した実験計画法(DoE)による設計探索事例を紹介します。さらに、ODYSSEEのAdaptive Sampling機能により学習データを効率的に拡充し、防振性能に影響する設計因子の抽出と最適化を実施した結果について報告します。
D-4
15:1515:45
eAxleにおけるスプラインモデル化事例の紹介
株式会社エステック
技術部 パワートレイン解析グループ
チーフプロジェクトエンジニア
武部 巧 様
技術部 パワートレイン解析グループ
チーフプロジェクトエンジニア
武部 巧 様
eAxleにおいて、回転2次などの低次の振動・騒音が問題になっている。ここでは機構解析を用いたスプライン嵌合の非線形のモデル化手法を紹介する。本手法によりスプライン起因の2次振動を予測し、そのメカニズムを解明できる。
E-4
15:1515:45
Advancing Large-Structure Welding Simulation in Simufact Welding
Cadence Design Systems
Product Management
Product Manager
Ingo Hahn
Product Management
Product Manager
Ingo Hahn
Simufact Weldingでは、大規模溶接解析の高速化と実用性向上に向けて、解析手法、モデリング、メッシュ生成および解析設定ワークフローの強化を進めている。2026年11月にリリース予定の「Simufact Welding 2026.3」で搭載を予定しているMSC Dytranベースの陽解法ソルバーによる高速化をはじめ、マルチパス溶接や大物部品向け機能の強化、自動化ワークフローなど最新の開発動向を紹介する。
F-4
15:1515:45
ANSAを用いた衝突解析用シートベルトモデルの構築および検証
株式会社本田技術研究所
四輪研究開発センター ボディ開発室 衝突安全開発ブロック
ACE
佐伯 晋 様
四輪研究開発センター ボディ開発室 衝突安全開発ブロック
ACE
佐伯 晋 様
シートベルトモデルの作成は、ベルト経路の再現にエンジニアの判断を多く要し、工数負荷が高かった。
本講演では、ホワイトボディの強度評価を題材に、ANSAを用いたベルトモデルの構築と自動化について報告する。
従来ツールとの比較で、強度評価に十分な品質を確認した。さらに、判断が必要な操作をルールと処理手順に落とし込み、ANSA Python APIで自動化することで、ベルトモデル作成の工数を大幅に削減した。
本講演では、ホワイトボディの強度評価を題材に、ANSAを用いたベルトモデルの構築と自動化について報告する。
従来ツールとの比較で、強度評価に十分な品質を確認した。さらに、判断が必要な操作をルールと処理手順に落とし込み、ANSA Python APIで自動化することで、ベルトモデル作成の工数を大幅に削減した。
A-5
16:0016:30
設計に役立つ様々なCAE事例紹介
Cadence Design Systems
営業技術部
AE Manager
大下 隆正
営業技術部
AE Manager
大下 隆正
「CAEは自身の分野の道具」——その枠を少し広げてみませんか。本セッションでは、誰にも共通する環境負荷低減を切り口に、設計の上流でアイデアを根拠ある形にするCAE活用を紹介します。軽量化・材料削減、実稼働の耐久性、製造時の省エネまで、分野を問わない最適化の事例から、活用の幅を広げるヒントをお持ち帰りください。
C-5
16:0016:30
Cadence AI戦略とNastran AI Assistant
Cadence Design Systems
Business Development, Japan -Structures
Senior Executive
花房 幹治
Business Development, Japan -Structures
Senior Executive
花房 幹治
生成AIの進化により、CAEエンジニアの業務は新たな段階へと進みつつある。本セッションでは、Cadenceが推進するAI戦略と、その中でシミュレーション技術がどのように進化していくのかを紹介する。また、Nastran AI Assistantの最新機能を通じて、モデル作成、解析実行、結果確認における効率化やユーザー支援の可能性について解説する。
D-5
16:0016:30
Romax Transformation: New foundations now and for the future
Cadence Design Systems
Product Management
Principal Product Manager
Michael Platten
Product Management
Principal Product Manager
Michael Platten
Romax 2026.1では、新しい第2世代静解析ソルバーのプレビュー版をリリースし、Romaxの次世代化に向けた重要な第一歩を踏み出した。本セッションでは、この技術革新が今後の解析ワークフローにもたらす価値を紹介するとともに、Romax 2026.2で予定されている機能強化を先行公開する。特に、振動(NVH)の解析における大幅な進化について解説する。
E-5
16:0016:30
樹脂成形品の反り予測精度向上への挑戦~流動-構造連成解析で実機挙動を再現する~
黒田化学株式会社
グローバル技術部 技術開発課
主任
吉川 千晶 様
グローバル技術部 技術開発課
主任
吉川 千晶 様
樹脂成形品の反り予測では、常温物性による従来解析が実機と方向も量も一致しない課題があった。
本講演では、流動解析結果をDigimatで材料モデル化して構造解析へ連成し、さらに成形から冷却を2段階に分けて解く手法を紹介する。温度依存物性や初期温度分布の設定が結果に与える影響を検証し、実機の反り挙動を高精度に再現できた取り組みを報告する。
本講演では、流動解析結果をDigimatで材料モデル化して構造解析へ連成し、さらに成形から冷却を2段階に分けて解く手法を紹介する。温度依存物性や初期温度分布の設定が結果に与える影響を検証し、実機の反り挙動を高精度に再現できた取り組みを報告する。
F-5
16:0016:30
航空機の構造解析とANSA METAの活用
株式会社SUBARU
航空宇宙カンパニー 先行機体研究課
係長
青木 一行 様
航空宇宙カンパニー 先行機体研究課
係長
青木 一行 様
SUBARU航空宇宙カンパニーにおける空モビ開発及びフラッター風洞試験におけるANSAとMETAの活用事例を紹介いたします。
A-6
16:4517:15
リチウムイオンバッテリーソリューションのご紹介
Cadence Design Systems
開発部
Senior software engineering manager
子池 雅海
開発部
Senior software engineering manager
子池 雅海
自動車産業の電動化に伴い、電気自動車(EV)の開発・普及が世界的に加速しており、車載電池の性能、安全性、信頼性検討の重要性が高まっている。scFLOWでは、このニーズに応えるため、リチウムイオン電池のセルからモジュール・パックまで、熱マネジメントおよび熱的安全性評価機能を拡充してきた。特に、設計者の利便性を重視し、セルパラメータ同定機能や熱暴走解析向けの入力データ前処理機能も整備している。本セッションでは、これらの機能と、実験データ入力から解析実行までを一貫して行うワークフローを解析例とともに紹介する。
B-6
16:4517:15
Actranを用いたリーク音予測手法の開発
トヨタ自動車株式会社
レクサス車両性能開発部 第2車両性能開発室 流体G
主任
伊藤 祐太 様
レクサス車両性能開発部 第2車両性能開発室 流体G
主任
伊藤 祐太 様
静粛性は自動車の商品性を左右する重要要素である。電動車の普及や振動騒音低減技術の進展により、高速走行時の空力騒音、とくにドア隙間から車内へ侵入するリーク音の影響が高まっている。本発表では、Actranを用いて車室内への漏洩音経路とレベルを予測する手法を開発し、実機との相関結果を報告する。
C-6
16:4517:15
CFD解析を用いた急冷試験の可視化と構造解析モデルによる亀裂予測
株式会社キリウ
開発部
主担
織茂 玲介 様
開発部
主担
織茂 玲介 様
ブレーキディスクの要求性能の一つである急冷試験では実機試験において亀裂が発生し不合格となるケースが散発していた。一方で水冷却を伴う急冷現象は構造解析によるモデル化が難しく評価は実機試験に依存していた。
本報告では、浸水式および注水式急冷試験を対象にCFD解析による冷却挙動の可視化とその結果を構造解析の境界条件へ適用する手法を開発した。これにより温度分布、熱応力、亀裂発生リスクの予測を可能とし急冷試験CAEの実用化事例について報告する。
本報告では、浸水式および注水式急冷試験を対象にCFD解析による冷却挙動の可視化とその結果を構造解析の境界条件へ適用する手法を開発した。これにより温度分布、熱応力、亀裂発生リスクの予測を可能とし急冷試験CAEの実用化事例について報告する。
D-6
16:4517:15
Romaxを用いた高速回転ギヤのフラッシュ温度および効率解析のコリレーション
武蔵精密工業株式会社
研究開発部
宮田 勇矢 様
研究開発部
宮田 勇矢 様
自動車のカーボンニュートラル具現化に向け、トラクションモータは欠かせない技術となっている。現況として、室内空間拡大を狙ったモータ小型化ニーズが高まっている。その手段として、モータを高速回転させ、不足するトルクを歯車などの減速機構で補う方法が考えられる。しかし、高速回転する歯車には焼き付きや損失増加の懸念がある。平行三軸ギヤボックスで歯面近傍の測温を実施し、Romaxでコリレーションを確認した。また、平行三軸ギヤボックスおよび同軸遊星ギヤボックスのギヤボックス効率を取得し、Romaxでコリレーションを確認した。
E-6
16:4517:15
繊維強化射出成形品の配向評価と制御
金沢工業大学
工学部 先進機械システム工学科
教授
瀬戸 雅宏 様
工学部 先進機械システム工学科
教授
瀬戸 雅宏 様
繊維強化射出成形品は、成形中の樹脂流動によって強化繊維が配向し成形品の力学特性に影響を与える。したがって、繊維強化射出成形品の設計においては、繊維配向状態を把握し、力学特性に与える影響を把握することが重要となる。本講演では、我々の研究室で取り組んできたX線CTによる繊維配向の評価と定量化手法と配向メカニズムについて考察するとともに、この考察から得られた配向制御手法と機械的特性に与える影響について紹介する。
F-6
16:4517:15
ANSA METAを用いたGHBMC Virtual Testingワークフロー検証事例の紹介
Cadence Design Systems
Field Engineering & Services System / Design and Analysis
Principal Application Engineer
中村 由香
Field Engineering & Services System / Design and Analysis
Principal Application Engineer
中村 由香
自動車衝突アセスメントでは、Virtual Testing Crashworthiness(VTC)の普及に伴い、モデル作成から傷害評価、提出までを効率化・標準化するワークフローが求められている。
本セッションでは、VTCを支援するANSA/METAの最新機能と、GHBMCを用いたワークフロー検証結果を紹介する。
ANSAは各プロトコルに対応したHBM姿勢生成と提出用ファイル作成を自動化し、METAは傷害指標の算出と高度な可視化を提供する。
さらにMETA VTCは、傷害評価、妥当性確認、レポート・提出用データ作成を自動化し、VTCワークフロー全体の効率化と標準化を実現する。
本セッションでは、VTCを支援するANSA/METAの最新機能と、GHBMCを用いたワークフロー検証結果を紹介する。
ANSAは各プロトコルに対応したHBM姿勢生成と提出用ファイル作成を自動化し、METAは傷害指標の算出と高度な可視化を提供する。
さらにMETA VTCは、傷害評価、妥当性確認、レポート・提出用データ作成を自動化し、VTCワークフロー全体の効率化と標準化を実現する。
A-7
17:3018:00
実務で使える!最適化ソリューションのご紹介
Cadence Design Systems
営業技術部
Sr Application Engineer Manager
川上 竜太
営業技術部
Sr Application Engineer Manager
川上 竜太
MSC Nastranでは、これまで数値最適化やトポロジー最適化をはじめとする様々な最適化ソリューションを提供し、継続的な機能強化を行ってきた。この度、トポロジー最適化機能をさらに進化させ最適化結果を設計へスムーズに反映し、設計プロセスでより実践的に活用できる新しいソリューションをリリースした。本セッションでは、これらについて紹介する。
B-7
17:3018:00
U-netによるCFD計算高速化のためのサロゲートモデル開発
パナソニック コネクト株式会社
技術研究開発本部 ソリューションディベロップメント 基盤シミュレーション技術開発部 熱・電気シミュレーション課
入来院 美代子 様
技術研究開発本部 ソリューションディベロップメント 基盤シミュレーション技術開発部 熱・電気シミュレーション課
入来院 美代子 様
基板温度を数秒で予測するため、STREAMの解析結果を学習データとして、U-Netを用いたサロゲートモデルを開発した。精度、大規模化、汎化性の三つの課題に取り組み、学習範囲と畳み込みサイズの最適化によって予測誤差10%以内を達成した。また、軽量モデルを多段化したリカーシブネットにより、大規模モデル(1000万要素)の予測を実現。さらに、重ね合わせの原理を応用し、汎化性向上の可能性を示した。今後は設計現場でのリアルタイム評価に活用し、課題の早期解決を目指す。
C-7
17:3018:00
電気自動車バッテリーパック高周波放射音を対象とした車体音響CAE解析事例の紹介~ACTRANによる予測モデルの構築~
株式会社本田技術研究所
バッテリーパックシステム開発BL
ACE
外山 直基 様
バッテリーパックシステム開発BL
ACE
外山 直基 様
電気自動車のバッテリーパックから車室内へ伝搬する、インバータ電流リプルに起因した高周波放射音(2kHz以上)を対象に、有限要素法による車体空気伝搬特性のCAEモデルを構築した事例を紹介する。構造(バッテリーパック、フロア、アッパーボディ)と音響(車室内外)を強連成させ、カーペットはBiotパラメータ、車室内壁面は吸音率でモデル化した。計測との比較から2.5kHzから6.3kHz帯の予測精度と、実業務への適用可能性を検証した結果を報告する。
D-7
17:3018:00
Romax to Adams機能を用いた直交ギヤの歯当り解析
Cadence Design Systems
System Design and Analysis
Lead Customer Service Engineer
長谷川 智也
System Design and Analysis
Lead Customer Service Engineer
長谷川 智也
Romaxで構築した直交ギヤモデルをAdamsへ出力し、歯当り解析を実施した事例を紹介する。モデル変換の流れや解析設定のポイントに加え、ギヤ形状データの取り扱い、接触状態の評価方法、解析結果の可視化について解説する。
E-7
17:3018:00
高精度CAEを実現する繊維強化樹脂の先進材料モデリング
Cadence Design Systems
Field Engineering & Services System Design and Analysis
Lead Customer Service Engineer
竹田 壮一
Field Engineering & Services System Design and Analysis
Lead Customer Service Engineer
竹田 壮一
近年、繊維強化樹脂をはじめとした複合材市場は大きな発展を遂げており、比強度・比剛性の高い材料、または耐久性もあり軽量化のため金属に代わる材料として、航空宇宙、自動車、船舶、建築業といった主要産業での導入が進んでいる。本セッションではこのような樹脂複合材を対象にした異方性分布を有する機械的特性の材料モデリングについて紹介する。特に疲労・クリープ・破壊といった試験結果からシミュレーションで使用するパラメーターについてDigimatを使った同定手法について最新情報を提供する。
F-7
17:3018:00
2026.1.0 What’s new for ANSA/META Crash Safety features
Cadence Design Systems
Field Engineering & Services System Design and Analysis
Lead Application Engineer
梶野 正章
Field Engineering & Services System Design and Analysis
Lead Application Engineer
梶野 正章
近年、Virtual Testing(VT)の導入が進む中、衝突安全系シミュレーションのプロセスを効率的に行えるワークフローの標準化が求められており、弊社ではこのニーズに応えるべくANSA/META衝突安全系機能の拡張を日々行っている。
本セッションでは、ANSA/META最新バージョンに搭載された下記項目に関連する衝突安全系新機能や既存機能の強化内容を紹介する。
・ANSA:シートベルト作成、ATD/HBMポジショニング、HBMスケーリングなど
・META:バッテリーセル侵入量の評価、ATD/HBMシミュレーション結果の評価、VT専用ツール、試験動画/シミュレーション結果の同期表示など
本セッションでは、ANSA/META最新バージョンに搭載された下記項目に関連する衝突安全系新機能や既存機能の強化内容を紹介する。
・ANSA:シートベルト作成、ATD/HBMポジショニング、HBMスケーリングなど
・META:バッテリーセル侵入量の評価、ATD/HBMシミュレーション結果の評価、VT専用ツール、試験動画/シミュレーション結果の同期表示など
10:1010:55
Engineering Intelligent Systems in the Era of Physics-based AI
Corporate Vice President - System Design & Analysis group, Cadence Design Systems
Mahesh Kailasam
Vice President - R&D Beta CAE, System Design & Analysis group, Cadence Design Systems
Dimitrios Siskos
Mahesh Kailasam
Vice President - R&D Beta CAE, System Design & Analysis group, Cadence Design Systems
Dimitrios Siskos
【講演概要】
製品やシステムの複雑化が進む中、エンジニアリングは、個別の設計領域やシミュレーションツールの最適化を重視する段階から、システム全体の挙動を理解し最適化する段階へと進化しています。同時に、AI、ハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)、シミュレーション技術の進歩が、製品開発のあり方そのものを大きく変えつつあります。
本講演では、次世代エンジニアリングの実現に向けたCadenceのビジョンをご紹介します。その中心にあるのは、エレクトロニクス設計、機械工学、マルチフィジックス・シミュレーション、AIをシームレスに連携させ、個々のCAEツールの枠を超えた統合的なシステムレベルエンジニアリングを実現するという考え方です。
この戦略は、「Physics(物理)」「Performance(性能)」「AI」の3つの柱に基づいています。Physicsは複雑なシステムを支配する物理現象の理解を支え、Performanceは計算技術の進化によって大規模かつ高精度な解析を可能にします。そしてAIは、モデル開発、設計探索、エンジニアリングの意思決定に新たな可能性をもたらします。
「Physics-based AI(物理ベースAI)」の段階に向け、CadenceのSystem Design and Analysisポートフォリオが、エレクトロニクス設計とマルチフィジックス・シミュレーションを連携し、製品開発を支援する新たなアプローチをご紹介します。さらに、シミュレーション、HPC、AIの融合がもたらす次世代エンジニアリングの方向性について展望します。
製品やシステムの複雑化が進む中、エンジニアリングは、個別の設計領域やシミュレーションツールの最適化を重視する段階から、システム全体の挙動を理解し最適化する段階へと進化しています。同時に、AI、ハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)、シミュレーション技術の進歩が、製品開発のあり方そのものを大きく変えつつあります。
本講演では、次世代エンジニアリングの実現に向けたCadenceのビジョンをご紹介します。その中心にあるのは、エレクトロニクス設計、機械工学、マルチフィジックス・シミュレーション、AIをシームレスに連携させ、個々のCAEツールの枠を超えた統合的なシステムレベルエンジニアリングを実現するという考え方です。
この戦略は、「Physics(物理)」「Performance(性能)」「AI」の3つの柱に基づいています。Physicsは複雑なシステムを支配する物理現象の理解を支え、Performanceは計算技術の進化によって大規模かつ高精度な解析を可能にします。そしてAIは、モデル開発、設計探索、エンジニアリングの意思決定に新たな可能性をもたらします。
「Physics-based AI(物理ベースAI)」の段階に向け、CadenceのSystem Design and Analysisポートフォリオが、エレクトロニクス設計とマルチフィジックス・シミュレーションを連携し、製品開発を支援する新たなアプローチをご紹介します。さらに、シミュレーション、HPC、AIの融合がもたらす次世代エンジニアリングの方向性について展望します。
【Mahesh Kailasam 略歴】
Mahesh Kailasam博士は、CadenceのSystem Design & Analysis事業部門におけるコーポレート・バイスプレジデント(Corporate Vice President)です。自動車、航空宇宙、エレクトロニクス、エネルギー、ライフサイエンス、産業分野で活用される物理システムシミュレーション向け技術およびソリューション開発を統括しています。
CAE(コンピュータ支援エンジニアリング)分野で約30年にわたる経験を有し、インド工科大学マドラス校(Indian Institute of Technology Madras)で機械工学の学士号(B.Tech.)を取得した後、ペンシルベニア大学(University of Pennsylvania)において機械工学および応用力学の修士号(M.S.)ならびに博士号(Ph.D.)を取得しました。
Mahesh Kailasam博士は、CadenceのSystem Design & Analysis事業部門におけるコーポレート・バイスプレジデント(Corporate Vice President)です。自動車、航空宇宙、エレクトロニクス、エネルギー、ライフサイエンス、産業分野で活用される物理システムシミュレーション向け技術およびソリューション開発を統括しています。
CAE(コンピュータ支援エンジニアリング)分野で約30年にわたる経験を有し、インド工科大学マドラス校(Indian Institute of Technology Madras)で機械工学の学士号(B.Tech.)を取得した後、ペンシルベニア大学(University of Pennsylvania)において機械工学および応用力学の修士号(M.S.)ならびに博士号(Ph.D.)を取得しました。
【Dimitrios Siskos 略歴】
Dimitrios Siskosは、Cadence Design Systemsの研究開発担当バイスプレジデント(VP of R&D)であり、BETA CAE Systemsの元最高技術責任者(CTO)です。
アリストテレス大学テッサロニキ校(Aristotle University of Thessaloniki)にて機械工学の博士号を取得し、1999年からBETA CAEの研究開発組織の一員として活動してきました。20年以上にわたり、業界をリードするシミュレーションソフトウェアおよびエンジニアリングソフトウェアの開発を主導し、CAE、自動化技術、AIを活用したエンジニアリングソリューション分野におけるイノベーションを推進してきました。
現在は、Cadenceのシミュレーション技術ポートフォリオの発展を担うグローバルな研究開発チームを率いています。
※本セッションは、AI翻訳サービスによる字幕・音声翻訳を提供します。お手持ちの端末にてご利用いただけますので、音声翻訳(推奨)をご利用の際は、イヤホンをご持参ください。
Dimitrios Siskosは、Cadence Design Systemsの研究開発担当バイスプレジデント(VP of R&D)であり、BETA CAE Systemsの元最高技術責任者(CTO)です。
アリストテレス大学テッサロニキ校(Aristotle University of Thessaloniki)にて機械工学の博士号を取得し、1999年からBETA CAEの研究開発組織の一員として活動してきました。20年以上にわたり、業界をリードするシミュレーションソフトウェアおよびエンジニアリングソフトウェアの開発を主導し、CAE、自動化技術、AIを活用したエンジニアリングソリューション分野におけるイノベーションを推進してきました。
現在は、Cadenceのシミュレーション技術ポートフォリオの発展を担うグローバルな研究開発チームを率いています。
※本セッションは、AI翻訳サービスによる字幕・音声翻訳を提供します。お手持ちの端末にてご利用いただけますので、音声翻訳(推奨)をご利用の際は、イヤホンをご持参ください。
10:5511:40
生成AIとGPUが加速するシミュレーション革新 ― AI Physicsとデジタルツインの最前線
エヌビディア合同会社
エンタープライズ事業担当
バイスプレジデント
井﨑 武士 様
エンタープライズ事業担当
バイスプレジデント
井﨑 武士 様
【講演概要】
生成AIの急速な進化は、ソフトウェア開発にとどまらず、モノづくりの現場にも大きな変革をもたらしています。NVIDIAは、GPUアクセラレーテッドコンピューティングを基盤に、CFD・熱流体・構造解析といった大規模物理シミュレーションの飛躍的な高速化を実現してきました。さらに近年では、AIが物理法則を学習し予測するAI Physicsにより、従来数日を要した解析をリアルタイムで実行することが可能になりつつあります。本講演では、GPUによるシミュレーション高速化の最新動向、NVIDIA Omniverseを活用したデジタルツインによる設計・運用の最適化、そして生成AIやAgentic AIがエンジニアリングワークフローにもたらす変革を、AIファクトリーをはじめとする最新事例を交えてご紹介します。シミュレーションとAIの融合が拓くモノづくりの未来像をお伝えします。
生成AIの急速な進化は、ソフトウェア開発にとどまらず、モノづくりの現場にも大きな変革をもたらしています。NVIDIAは、GPUアクセラレーテッドコンピューティングを基盤に、CFD・熱流体・構造解析といった大規模物理シミュレーションの飛躍的な高速化を実現してきました。さらに近年では、AIが物理法則を学習し予測するAI Physicsにより、従来数日を要した解析をリアルタイムで実行することが可能になりつつあります。本講演では、GPUによるシミュレーション高速化の最新動向、NVIDIA Omniverseを活用したデジタルツインによる設計・運用の最適化、そして生成AIやAgentic AIがエンジニアリングワークフローにもたらす変革を、AIファクトリーをはじめとする最新事例を交えてご紹介します。シミュレーションとAIの融合が拓くモノづくりの未来像をお伝えします。
【略歴】
1999 年東京大学大学院工学系研究科修了。日本テキサス・インスツルメンツ株式会社にて、DVD アプリケーションプロセッサ、携帯電話向けビデオコーデック、DSP アプリケーションの開発を経て、デジタル製品マーケティング部を統括。民生から工業用製品まで幅広いビジネス開発に従事。2015 年 NVIDIA に入社し、ディープラーニングのビジネス開発責任者、エンタープライズ事業本部 事業本部長を経て、現職。日本の産業や学術機関、公的機関と連携しながら、日本におけるAIエコシステムの構築と普及に注力している。
一般社団法人日本ディープラーニング協会 理事、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)技術委員、大分県 IoT 戦略アドバイザー。
1999 年東京大学大学院工学系研究科修了。日本テキサス・インスツルメンツ株式会社にて、DVD アプリケーションプロセッサ、携帯電話向けビデオコーデック、DSP アプリケーションの開発を経て、デジタル製品マーケティング部を統括。民生から工業用製品まで幅広いビジネス開発に従事。2015 年 NVIDIA に入社し、ディープラーニングのビジネス開発責任者、エンタープライズ事業本部 事業本部長を経て、現職。日本の産業や学術機関、公的機関と連携しながら、日本におけるAIエコシステムの構築と普及に注力している。
一般社団法人日本ディープラーニング協会 理事、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)技術委員、大分県 IoT 戦略アドバイザー。
12:0012:45
Marc解析結果を用いたGenerative Designシステム構築事例のご紹介
株式会社電通総研
製造エンジニアリング本部ENG第2U エンジニアリング技術開発2部 2グループ
佐野 太一 様
製造エンジニアリング本部ENG第2U エンジニアリング技術開発2部 2グループ
佐野 太一 様
電通総研では、Generative Designという、設計者の形状検討をサポートする仕組みを構築するサービスを提供しています。本講演では、Generative Designの基本的なコンセプトと、Marc解析結果を用いた実際の設計形状の自動検討システムについて、お客様の実際の取り組みを交えてご紹介します。
OA-1
12:5013:20
Cradle CFD within the extended Cadence CFD portfolio
Cadence Design Systems
SDA - Product Management
Senior Principal Product Manager
DAVIDE CERIZZA
SDA - Product Management
Senior Principal Product Manager
DAVIDE CERIZZA
Cadenceの一員となったCradleは、CFD活用の可能性を大きく広げている。本セッションでは、Cradle CFDの進化がCadenceのCFDポートフォリオ、AI戦略、そしてデジタルエンジニアリング構想とどのように融合していくのかを紹介する。最新ソルバー、統合ワークフロー、シミュレーション連携技術を通じて、単一解析からAIエージェントが支援する自動化されたエンドツーエンドの設計プロセスへと進化する未来をお見せする。
OB-1
12:5013:20
機械学習によるMBDプラントモデルの構築
株式会社エステック
技術実験部動解析1グループ
シニアプロジェクトエンジニア
小野 恵梨子 様
技術実験部動解析1グループ
シニアプロジェクトエンジニア
小野 恵梨子 様
コンポーネント特性からシステム性能を予測する1DモデルをMBDプラントモデルと呼ぶ。本モデルは、企画段階においてシステム目標性能を達成するためのコンポーネント特性への割付けを行う。これにより、開発期間前期にコンポーネント単位での性能検証とシステム性能予測が可能となり開発効率化が実現できる。本報では、エンジンこもり音・ロードノイズを対象とした機械学習によるコンポーネント特性割付け手法について紹介する。
OB-2
13:3514:05
航空機設計のための空力データ作成および飛行荷重解析へのMSC CoSimの適用
川崎重工業株式会社
航空宇宙システムカンパニー 航空宇宙技術本部 技術開発総括部 システム技術開発部 空力技術課
主事補
山内 優果 様
航空宇宙システムカンパニー 航空宇宙技術本部 技術開発総括部 システム技術開発部 空力技術課
主事補
山内 優果 様
航空機の飛行荷重評価や性能・安定性解析に用いる空力データを作成するには、機体の弾性を考慮しつつ飛行姿勢と舵角を探索し、飛行条件における釣合い状態を求める必要がある。本講演では、MSC CoSimを用いてMSC NastranとscFLOWを連携し、迎角とスタビレータ舵角を反復調整する縦トリム計算を自動化した。重合格子を活用し、単一モデルで任意の飛行姿勢・舵角に対応した空力データおよび飛行荷重を効率的に算出する手法を紹介する。
OA-3
14:2014:50
Fidelity CHARLES GPU版による回転タイヤ条件下での空気抵抗予測
株式会社本田技術研究所
統合研究センター パワー・ダイナミクス研究ドメイン
チーフエンジニア
吉武 邦彦 様
統合研究センター パワー・ダイナミクス研究ドメイン
チーフエンジニア
吉武 邦彦 様
本発表では、Fidelity CharLESの移動メッシュソルバーを用いて、異なる形状・仕様を持つSUVの空気抵抗を解析し、Hondaの5ベルト風洞試験結果と比較した。その結果、CFDと実験との良好な一致を確認した。特に、タイヤ形状やホイールデザインによる空力性能差を高精度に予測できることを示した。移動体周辺の複雑な流れ場や後流構造を適切に再現している事を確認した。更にGPU版の活用により量産開発で求められる計算時間要件も満足することを確認した。
OB-3
14:2014:50
シマノが挑む、E-Bikeの熱シミュレーション技術
株式会社シマノ
技術情報統括部 CAE推進課
中川 晃宏 様
技術情報統括部 CAE推進課
中川 晃宏 様
E-Bikeでは、高出力化と軽量化を両立するための開発競争が激しく、連続走行時の性能と安全性を支える熱設計の重要性が高まっている。本講演では、防水ケースの中にモータ・基板・歯車を密に収めた、コンパクトで熱設計の難しいドライブユニットを対象とする。構造関数を用いてFETをモデル化し、モータ・基板・防水ケースを含む製品全体の熱シミュレーションを通じて、解析モデルの妥当性を確認し、設計検証へ活用した取り組みを紹介する。
OA-4
15:1515:45
JMIA NEXT FORMULA PROJECT次世代フォーミュラカー開発におけるCFDの活用について
株式会社童夢
開発部
シニアマネージャー
天澤 天二郎 様
開発部
シニアマネージャー
天澤 天二郎 様
NPO法人である、JMIA(日本自動車レース工業会)の紹介、および参画企業合同で取り組んだ新型フォーミュラー車両の開発におけるCFDの活用事例
OB-4
15:1515:45
解析自動化で広がる設計探索: タイミングベルト開発への機械学習活用事例
三ツ星ベルト株式会社 技術本部製品技術部解析課
太田 立志 様
太田 立志 様
タイミングベルトの開発におけるシミュレーション活用は、試作・試験の削減から、より優れた形状を見いだす設計探索へと広がっている。本発表では、Marc/Mentatを用いたFEM解析のモデル作成・結果処理についての自動化と得られた解析結果によるサロゲートモデルの構築事例を紹介する。また、多数の形状を高速探索し形状最適化を実現することで、設計判断の高度化と今後の開発プロセスへの展開を考察する。
OA-5
16:0016:30
設計に役立つ様々なCAE事例紹介
Cadence Design Systems
営業技術部
AE Manager
大下 隆正
営業技術部
AE Manager
大下 隆正
「CAEは自身の分野の道具」——その枠を少し広げてみませんか。本セッションでは、誰にも共通する環境負荷低減を切り口に、設計の上流でアイデアを根拠ある形にするCAE活用を紹介します。軽量化・材料削減、実稼働の耐久性、製造時の省エネまで、分野を問わない最適化の事例から、活用の幅を広げるヒントをお持ち帰りください。
OA-6
16:4517:15
リチウムイオンバッテリーソリューションのご紹介
Cadence Design Systems
開発部
Senior software engineering manager
子池 雅海
開発部
Senior software engineering manager
子池 雅海
自動車産業の電動化に伴い、電気自動車(EV)の開発・普及が世界的に加速しており、車載電池の性能、安全性、信頼性検討の重要性が高まっている。scFLOWでは、このニーズに応えるため、リチウムイオン電池のセルからモジュール・パックまで、熱マネジメントおよび熱的安全性評価機能を拡充してきた。特に、設計者の利便性を重視し、セルパラメータ同定機能や熱暴走解析向けの入力データ前処理機能も整備している。本セッションでは、これらの機能と、実験データ入力から解析実行までを一貫して行うワークフローを解析例とともに紹介する。
OB-6
16:4517:15
Actranを用いたリーク音予測手法の開発
トヨタ自動車株式会社
レクサス車両性能開発部 第2車両性能開発室 流体G
主任
伊藤 祐太 様
レクサス車両性能開発部 第2車両性能開発室 流体G
主任
伊藤 祐太 様
静粛性は自動車の商品性を左右する重要要素である。電動車の普及や振動騒音低減技術の進展により、高速走行時の空力騒音、とくにドア隙間から車内へ侵入するリーク音の影響が高まっている。本発表では、Actranを用いて車室内への漏洩音経路とレベルを予測する手法を開発し、実機との相関結果を報告する。
OA-7
17:3018:00
実務で使える!最適化ソリューションのご紹介
Cadence Design Systems
営業技術部
Sr Application Engineer Manager
川上 竜太
営業技術部
Sr Application Engineer Manager
川上 竜太
MSC Nastranでは、これまで数値最適化やトポロジー最適化をはじめとする様々な最適化ソリューションを提供し、継続的な機能強化を行ってきた。この度、トポロジー最適化機能をさらに進化させ最適化結果を設計へスムーズに反映し、設計プロセスでより実践的に活用できる新しいソリューションをリリースした。本セッションでは、これらについて紹介する。
OB-7
17:3018:00
U-netによるCFD計算高速化のためのサロゲートモデル開発
パナソニック コネクト株式会社
技術研究開発本部 ソリューションディベロップメント 基盤シミュレーション技術開発部 熱・電気シミュレーション課
入来院 美代子 様
技術研究開発本部 ソリューションディベロップメント 基盤シミュレーション技術開発部 熱・電気シミュレーション課
入来院 美代子 様
基板温度を数秒で予測するため、STREAMの解析結果を学習データとして、U-Netを用いたサロゲートモデルを開発した。精度、大規模化、汎化性の三つの課題に取り組み、学習範囲と畳み込みサイズの最適化によって予測誤差10%以内を達成した。また、軽量モデルを多段化したリカーシブネットにより、大規模モデル(1000万要素)の予測を実現。さらに、重ね合わせの原理を応用し、汎化性向上の可能性を示した。今後は設計現場でのリアルタイム評価に活用し、課題の早期解決を目指す。
