アルテアのギガキャスト ソリューション
AIを活用したジェネレーティブデザインで製品の可能性を最大限に引き出す
持続可能なモビリティソリューションへのニーズや、画期的な新しい車両コンセプトの出現により、設計者は重量や製造コストを最小限に抑え、最新の性能目標を達成する方法を再考する必要に迫られています。革新的なメガキャスト / ギガキャスト製品を開発するためのアルテアの包括的なソリューションで、従来の方法から新しい手法へ移行するリスクを軽減できます。
アルテアの人工知能（AI）、ジェネレーティブデザインアプローチ、先進のCAEを融合したオーダーメイドのワークフローは、業界の知見と革新的なテクノロジーを融合し、自動車設計を多角的に検討し、何千ものシミュレーションから最善の方法を導き出すための最適なアプローチです。
自動車開発者のためのEガイド
ギガキャストのためのAIを活用したジェネレーティブデザイン
アルテアのギガキャスト ソリューションで設計プロセスに革命を起こしましょう - AIを駆使したジェネレーティブデザインの究極のガイドです！
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AIを活用したジェネレーティブデザインのための包括的な最適化ワークフローの開発
- トポロジー最適化：実績のある強力なジェネレーティブ・エンジニアリング手法を導入することによって、最も効果的な材料の配置先を特定します。衝突、静力学、ドライビングダイナミクス、騒音、振動、ハーシュネス（NVH）、および鋳造の製造制約を網羅する数百の荷重ケースと変数で構成される多分野の荷重条件に対して、最適なロードパスを導出します。
- AI/ML機能：AIによる教師なし学習クラスタリングを活用し、RSM最適化における数百サンプルのシミュレーション結果から、分類制約のパフォーマンス指標を決定します。
- 複合領域最適化：機械学習による応答曲面ベースの最適化は、衝突安全性解析の実行、設計目標の達成、非線形衝突および鋳造シミュレーションにおける鋳造構造の最適なリブ方向と厚さ分布の提供に活用できます。純粋なスカラー値の予測、クラスタリング利用による狙うべき回帰タイプの検討、多くのシミュレーションの全ての結果を分類することに、専門家の評価に合わせて対応できます。
- 製造性検証：アルテアの製造性設計ワークフローでは、高圧ダイカスト（HPDC）プロセスに最適な注入口の数、サイズ、位置、ゲートでの流速を特定しながら、複数の異なる製品仕様の製造可能性を検討できます。
アルテア ギガキャスト ソリューションの利点
- イノベーション：従来の自動車のボディ・イン・ホワイト（BIW）構造用のワークフローと比較し、重量の最適設計、より優れた性能、さらに短納期を実現する優れたアプローチを提供します。
- 統合性：アルテアの業界対応ワークフローは、クラスタリングや分類をベースとした機械学習（ML）等の人工知能（AI）技術と組み合わせ、トポロジー最適化や応答曲面（RSM）最適化を強化し、自動車業界で確立されている手法の有効性を最大限に引き出します。
- カスタマイズ性：アルテアのプラットフォームは、高度なCAE機能や自動車鋳造に特化したソリューションなど、最先端のエンジニアリングシミュレーション、AI、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）テクノロジーが完全に統合されており、複雑な構造のメガキャスト/ギガキャストのための、カスタマイズ可能なワークフローを提供します。