Multi-Sigma-Architectとは？
Multi-Sigma-Architectは、CAEシミュレーション結果からサロゲートモデルを自動構築し、形状・物理場の予測から要因分析、多目的最適化まで、設計開発の意思決定プロセスをひとつの環境で支援する拡張パッケージです。
構造解析、流体解析、伝熱解析、衝撃解析、電磁界解析などの結果を学習データとして取り込み、未知の設計条件に対する形状変化と、応力・流速・温度・圧力などの物理場を高速に予測します。独自の自動チューニング技術により、AIやプログラミングの専門知識がなくても、ノーコードでモデル構築を進められます。
「CAE結果はあるのに、設計探索へ活かしきれない」
その壁を解消し、研究開発領域における「CAE × AI」の活用を支援します。
Multi-Sigma-Architect のポイント
少量のCAE結果から
モデル構築
独自の自動チューニング技術により、比較的少量のCAEデータからでも、全体として良好な予測性能を持つサロゲートモデルの構築を支援します。
形状と物理場を
同時に予測
設計変数による形状変化と、その形状上の応力・流速・温度・圧力などの物理場を、高速に予測できます。
予測から要因分析・
最適化まで一気通貫
どの変数が性能へ影響するかを分析し、複数の目標を同時に満たす設計解候補を探索します。
ノーコードで操作し、
結果を出力
モデル構築から解析までGUIで実行できます。最適化ケースの形状・物理場データはVTK形式で出力できます。
機能のご紹介
1. CAE結果からのサロゲートモデル構築
設計変数とCAE結果の関係を学習し、新しい条件での形状・物理場を予測するニューラルネットワークモデルを構築します。モデルの設定は独自技術で自動チューニングされます。
2. 形状変化・物理場の高速予測
新しい設計条件を入力すると、その条件における形状と、応力・変形・流速・温度・圧力などの物理場を高速に予測します。時間のかかるCAE計算を都度実行せずに、未知条件に対する結果を得ることができます。
3. 要因分析
各設計変数が、出力性能へ与える正・負の寄与を定量化します。性能向上を左右する変数を把握し、設計変更の優先順位づけに活用できます。
4. 多目的最適化
「強度最大化 × 重量最小化」「揚力最大化 × 抗力最小化」など、トレードオフ関係にある複数の性能をバランスよく満たす候補を探索します。
5. 結果の可視化・ダウンロード
探索した候補の形状・物理場を可視化することができます。また、VTK形式でダウンロードすることで、お手元の可視化ソフトやCADソフトでも、応力場や流速場などを確認できます。
適用イメージ
適用例 1
構造解析（FEM）
3つの形状変数を変えた全12ケースの解析結果からモデルを構築します。
未知形状の応力場を予測し、「強度最大化 × 重量最小化」の候補を探索します。
適用例 2
流体解析（CFD）
仰角・翼形状の2変数を変えた全10ケースの解析結果からモデルを構築します。
「揚力最大化 × 抗力最小化」の候補を探索します。
