ODYSSEE 機械学習と多変量解析による効率的なパラメータスタディ

ODYSSEE 機械学習と多変量解析による効率的なパラメータスタディ

機械学習や最適化機能などを備え、ROM(次数低減モデル)を構築することで短時間での予測・検討を実現

ODYSSEEは、機械学習や最適化機能などを備えたソフトウェアで、プログラミングを一切することなく機械学習モデルを構築できます。少ないサンプリング数でROM(次数低減モデル)を構築することができ、大規模モデルの解析を短時間で予測可能です。

導入前の課題

  • 解析モデルで設計検討を実施したいが、計算時間が膨大となり、十分な検討が出来ていない

導入効果

  • 少ないサンプリング数で構築したROMによる計算で、短時間で多くの検討が可能になります。
  • 最適化機能を使うことで、優れた設計案を導くことを支援します。

ODYSSEEの主な導入業界

  • 自動車

  • 重工業

  • 機械

特長

機械学習、最適化を短時間で実施可能

データ入出力サポート機能

ROM作成用の機械学習モデル

パラメータ感度解析・最適化解析

予測結果のアニメーション作成

ODYSSEEの特徴

機械学習や最適化機能などを有しており、少ないサンプリング数でROMを構築可能

  • プログラミング一切不要な機械学習モデル構築
  • 高機能DOE(実験計画法)による学習用入力データの提示
  • 最新の機械学習エンジンによる少ないサンプリング数でのROM構築
  • 豊富なパラメータスタディと短時間での最適化
  • CAEの3Dアニメーション結果の予測
モジュール別機能

データ入出力サポート機能

設計パラメータセットにおける分散状況の可視化

DOE generatorにより、設計パラメータ分布をPCA(主成分分析)で評価し、ROMモデル作成に必要な設計パラメータセットを作成できます。また、既存のデータを取り込んで処理することも可能です。

ROM作成用の機械学習モデル

ODYSSEEで使用可能な機械学習モデル

PoD(固有直交分解)を用いた手法により、ROMを作成します。PoD以外にも、右表の手法を利用することが可能です。

パラメータ感度解析・最適化解析

棒グラフによって、視覚的に感度を確認することができます。また、特定パラメータを変更した場合の数値予測を実行することが可能です。

予測結果のアニメーション作成

左:ODYSSEE予測結果、右:同条件におけるMarc結果

HDF5 フォーマットのNastran、Marc、LS-Dynaに対応しており、予測結果をアニメーションとして出力することができます。

導入までは2ステップ

  1. ヒアリング・ご提案

    お客様のご要望をお聞きし、利用シーンをご説明します。また、デモンストレーションにて操作感をご説明します。

  2. POC

    短期レンタルライセンスと操作手順書で、実際に製品を体験できます。

よくあるご質問

  1. ODYSSEEの販売形態は?

    ODYSSEEはプロダクト別の販売と、MSC Oneによるトークン制ライセンスの販売の2種類の販売形式を用意しております。

  2. ODYSSEEの活用シーンは?

    従来設計案をベースとした設計案を検討する際に有効です。ROM構築による短時間での予測が可能なため、特に、計算時間が長くてお困りの場合に最適です。

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関連リンク

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評価/検証

用途

評価・検証

パートナー

MSC Software

ODYSSEE 機械学習と多変量解析による効率的なパラメータスタディについて

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