ホワイトペーパー

材料シミュレーションのための実験計画法、キャリブレーション、および機械学習

このホワイトペーパーでは、実験計画法（DOE）、機械学習（ML）モデル、および統計的キャリブレーションなどのMLツールが、材料シミュレーションを物理データに適合させ、その精度を検証し、活用から得られる知識を最大化する上で果たす役割について論じています。具体的な例を用いてポイントを説明しています。

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- 実験計画とデータサンプリング

設計サイクルが短縮され、エンジニアリングの課題がますます複雑になる中で、企業は競争力を維持するために、シミュレーションやテストの能力を最大限に活用する必要があります。多忙なエンジニアたちは、観測されたシステムを正確に表現するために十分なデータを収集するという難題に直面しつつ、必要なデータサンプル数を最小限に抑えてコストを管理することが求められています。

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不確かさの下での意思決定

世界が不確実な時代に突入した今、企業や組織は変化し続ける環境に対応するため、意思決定プロセスを常に見直し、適応させていく必要があります。意思決定を行う人々は、すべての判断には多かれ少なかれ不確かさが伴うことを受け入れなければなりません。

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製薬業界におけるモデリングとシミュレーションのための不確かさの定量化

このホワイトペーパーでは、シミュレーションにおける2つの課題――計算コストの高さと、モデルのキャリブレーション／バリデーション（検証／妥当性確認）の必要性――に焦点を当てます。その上で、SmartUQの予測解析および不確かさの定量化（UQ）ツール群を活用し、これらの課題を緩和するための戦略について解説します。

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エンジニアリングシミュレーションのための感度解析

多くのエンジニアリングシミュレーションでは複数の入力パラメータが含まれており、各入力がモデル全体に与える影響の重要性を把握することがエンジニアにとって非常に重要です。この課題は、感度解析（Sensitivity Analysis:SA）を用いることで対応することができます。

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エンジニアリング解析の境界を押し広げる-SmartUQ

シミュレーション、モニタリング、テストの手法が高度化し、扱うデータ量が増加する中で、膨大なデータから有益な情報や洞察を正確かつ効率的に引き出すための高性能なエンジニアリング解析ツールの重要性は、これまでになく高まっています。

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統計的キャリブレーション：シミュレーションを現実に基づかせる

従来のキャリブレーションとは異なり、SmartUQの統計的キャリブレーションは、シミュレーション結果と実測結果との間に生じるずれ（差異）を考慮することで、バイアスを低減し、モデルの精度を向上させます。

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3D積層造形における不確かさの定量化

「第三次産業革命」とも称される3Dプリンティングには無限の可能性があるように見えますが、3Dプリンティング（積層造形、Additive Manufacturing）がその真価を発揮する上での大きな障壁があります――それは、不確かさです。

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Q製造のばらつきに対する不確かさの定量化

製造ばらつきは、不正確な装置、原材料の性質のばらつき、熱処理工程など、さまざまな要因から生じる可能性があります。こうしたばらつきは、製品性能の不確かさを引き起こし、不良部品の発生や製品寿命の低下につながるおそれがあります。

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機械学習を用いてシミュレーションツールをより有効に活用する方法

このホワイトペーパーでは、CAE設計プロセスにおける3つの主要な課題への対応策と、それらの課題に取り組む上で機械学習などの統計的手法が有効かつ現実的なアプローチであることについて解説します。

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SmartUQ エンジニアリング解析- COMSOL 有限要素法による軽量化活用事例

疲労試験対象のマウンティングブラケットに対して、SmartUQのエンジニアリング解析機能を適用した事例を紹介しています。

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Digital Engineering 記事：エンジニアリングシミュレーションの不確かさに挑む

本記事では、SmartUQの不確かさの定量化および解析プラットフォームが、シミュレーションにおけるあいまいさを克服し、より適切な意思決定を支援する方法について解説しています。

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医療機器産業における不確かさの定量化

このホワイトペーパーでは、医療機器開発における課題を紹介し、それらの課題に対応するためのUQ戦略を提案します。最後に、冠動脈ステントのエンドツーエンドモデルに関するバリデーション事例を紹介します。

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SmartUQの解析機能とデジタルツインの概要

このホワイトペーパーでは、SmartUQの予測解析機能と、ベイズキャリブレーションのような解析手法がデジタルツインにどのように応用できるかについて紹介します。

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SmartUQ事例紹介 – ブラシレスステータモーターのデジタルツイン

この事例では、ブラシレスステータモーターのデジタルツインにSmartUQの解析機能を適用し、そのデジタルツインを取り巻く不確かさをどのように定量化するかを解説しています。

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SmartUQ事例紹介 – ロケットの固有振動数に関する振動データ解析

この事例では、ARES打ち上げロケットの地上および飛行シミュレーションから得られた振動モードデータに対する、SmartUQによる初期解析について紹介しています。目的は、さまざまな物理特性における不確かさを有限要素モデルを通じて伝播させ、最終的な飛行機体の性能特性に影響を与える重要な不確かさが何かを評価する方法を示すことでした。

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- 不確かさの伝播を超えた不確かさの定量化

不確かさの定量化（UQ）には、不確かさ伝播の手法だけでなく、その他の多くの要素が含まれます。本記事では、不確かさの定量化がどのように不確かさ伝播の枠を超えて広がっているのかについて解説します。

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MSC Adams Viewとの連携による、SmartUQの不確かさの定量化・予測解析を活用したマルチボディダイナミクス解析

SmartUQとAdams Viewの連携を示す事例として、1/4車両モデルのトー角に関する信頼性解析を、不確かさを考慮して実施したケースを紹介します。

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シミュレーションのための予測解析：SmartUQの解析ツールとMSC Adams Carの連携

SmartUQとAdams Carの連携を紹介する事例として、ロール安定性試験のシミュレーションに対し、不確かさを考慮した信頼性解析を実施したケースを紹介します

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サロゲートモデリングによる迅速かつ簡単な不確かさの定量化

このホワイトペーパーでは、車両のサスペンションシステムモデルを用いて、直接的なモンテカルロ法と予測解析を使った不確かさ伝播および感度解析の結果を比較します。さらに、サロゲートモデルを活用した高度な解析の実施手順についても解説します。

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