パラメトリック最適化＆動的サロゲートモデル作成の無償PoCキャンペーン
Altair InspireおよびAltair romAIの無償PoCを20社限定で実施します。超高速パラメトリック最適化や動的サロゲートモデル作成にご興味のお持ちの方は、この機会にぜひお問い合わせください。
キャンペーン期間：2022年9月12日（月）～2022年12月31日（土）
対象製品：以下のいずれかの製品を選択ください。
１．Altair Inspire：貴社モデルで超高速パラメトリック最適化を実施します。
２．Altair romAI：貴社課題で動的サロゲートモデル作成します。
条件：2023年までに上の2製品いずれかの利用を目的とした、新規ご契約またはライセンス増設のご検討が可能な方
お申し込み： https://www.altairjp.co.jp/contact-us/
※「お問い合わせの種類」で「その他」を選択し、備考欄に「＜製品名＞無償PoC希望」とご記入ください。併せて詳細を記載いただけますと助かります。
注意事項：
- 無償PoCの内容は、詳細をヒアリングさせていただいた上で決定します。
- お申し込みを確認した後、担当よりご連絡差し上げます。連絡がない場合は、エントリーが確認できておりませんので、恐れ入りますがお問い合わせください。
お気軽にお問い合わせください。お申し込みもこちらから。
問い合わせフォーム関連資料
動的サロゲートモデル作成ツールromAIの重機設計への適用事例
＜講演動画＞重機の設計検討に対して、Altairの低次元化モデル（ROM）作成手法romAIを用いた事例を紹介します。romAIは微分方程式とディープラーニングを組み合わせた新しい動的低次元化モデル作成手法であり、一般的な時系列予測手法であるRNNやLSTMより少ない学習データで正確な動的挙動の予測ができることを特徴としています。本発表ではホイールローダーの土砂掘削シミュレーションの土砂モデル(EDEMモデル)をromAIに置き換えることで計算時間を97%削減し、さらにそのモデルを活用した最適化事例について紹介しております。
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AIによる実験・3DCAE結果を用いた効率的な1Dモデル化手法romAIの提案
＜論文・講演資料＞本論文では、CAEや実験など入力と出力のデータから動的モデルを生成するためにAIを用いた新しい手法romAIを提案する。 AIの構築手法としてよく知られているディープラーニングのうち、時系列予測手法であるRNNやLSTMは、一般的に正確な予測のために多くのデータを必要とするところが問題であった。そこで、romAIは、微分方程式とディープラーニングの組み合わせにより、より少ないデータで正確な動的挙動の予測を与えることを特徴としている。 本論文では、romAIの手法を説明するとともに、romAIを用いた動的縮退モデルの1DCAE・MBD適用事例を示す。
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CAE結果を用いたサロゲートモデル構築を機械学習で効率化する方法
＜ブログ＞CAEは、物理現象をコンピュータ上でシミュレーション（仮想空間で試験を実施）することで、製品開発における試作を減らし、効率化およびコスト削減を図る設計手法ですが、分野によっては非常に複雑かつ高精度になり莫大な計算時間がかかるようになっています。これを解決するための新たな手法として、サロゲートモデルの活用が始まりました。
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