Generative AI technology has taken the world by storm. Leveraging years of accumatled knowledge using foundational models opens up new dimensions for design & development engineers. This talk will focus on how to build & leverage accumated knowledge base of design & development data using Generative AI using Altair RapidMiner Platform.

１）romAI を用いた1D-3D 連成空調CFD の高速化

２）自動車の室内における冷暖房時の温度を予測するために、1次元の冷凍サイクルモデルと3次元のキャビンモデルを連成した解析手法を用いている。3次元的な熱流動場を扱える一方で、計算時間が長くなる傾向にある。3次元キャビンモデルの部分をromAIに置き換えることで計算時間を大幅に低減することができたので、実用例として紹介する。

romAIの利点や車両開発で実利用する上での課題を述べる。

Altair Knowledge Studioは、マウス操作だけで機械学習モデル作成を行うことができ、コードを書く必要がない。また、前処理、データ分析からモデル構築、モデルの評価までをアイコンをつなぐだけで行うことができる。

今回の発表では、空調用圧縮機における油上りの定量的な評価とその現象の理解のためにKnowledge Studioを用いた油上り率予測のために機械学習モデルを作成し、評価したため、その活用事例を紹介する。

サロゲートモデルモデル構築のための技術的な要件はいまだ不明な点が多いが、関数を再構成するという観点で語られることが少ない。

本講演では、正則化技術を中心に古典的な性能向上の技術紹介から、物理モデルを対象としたサロゲート構築技術の最新状況についても紹介する。

製品開発の効率アップとしてCAE業務がフロントローディングされている昨今、さらに効率を上げるソリューションとして機械学習から作られるサロゲートモデルの活用が注目を集め始めています。

形状データから性能を高速に予測できるphsycsAIの紹介も交えて、開発企画段階でのサロゲートモデルの活用方法やその事例をご紹介します。