解析事例

これからのCAE活用方法～シミュレーションベースのデジタルツインのご紹介～
シミュレーションベースのデジタル
ツインとは

1 はじめにの稼働データを元に機械学習などを使って入力と出力の関

近年、インダストリー 4.0やソサエティ 5.0 、IoT 、スマー係を統計的に推定するモデルを構築する方法です。このモトファクトリーといったものづくりの効率化や価値向上をデルを統計モデルと呼びます。統計モデルは稼働データが物理モデルには、CADデータを使った詳細な3次元シ図るためのデジタルトランスフォーメーション（DX）の概あればモデル作成が行え、物理法則が解明されていない現ミュレーション（以下、3D-CAE）や、CADデータを使わ念・活動が浸透してきました。本稿ではこれらのDXの概象・関係をモデル化することも可能という特長があります。

ず機能の繋がりを検証するシステムシミュレーション（以念の一つであるデジタルツインの価値と活用例、実装方法

もう一つは、原理・原則に基づく数値シミュレ―ショ

下、1D-CAE）などがあります。3D-CAEは詳細な形状に基ンを使って製品や現象を表現するモデルを構築する方法でづいた高精度な結果を得ることが可能で、対応している物す。このモデルを物理モデルと呼びます。物理モデルは稼理領域も多方面で適用範囲が広いという特長があります。

働データが無い場合もモデルを作成することができるた

1D-CAEは詳細な形状情報は持たず、機能のつながりをモめ、製品設計・開発の機能検証用途で使われています。

デル化することで製品やシステム全体の挙動を表現できるを紹介します。

2 デジタルツインとは「（戦略プロポーザル）革新的デジタルツイン」の「エグ3ゼクティブサマリー」に、デジタルツインとは「デジタル弊社では統計モデルと物理モデル、二つを組み合わせたという特長があります。高精度な3D-CAEモデルをデジタデータを基に物理的な製品をサイバー空間上で仮想的に複ハイブリッドモデルをお客様の課題やご要望に合わせて提ルツインで利用しようとすると計算時間がかかることや高製し、将来発生する事象をデジタルの仮想世界で予測する供しています。以降では物理モデルを使ったデジタルツイい計算リソースを必要とするため、そのままでは現実世界ことが可能な先進的なシミュレーション技術である」と記ンについて紹介します。の変化し続ける現象をリアルタイムに解析してフィード載されています［1］。起きている現象をリアルタイムに観バックし、制御するといったことは困難です。そこでモデ測すると同時に将来発生する事象を予測することができれ

ル低次元化（ROM: Reduced Order Modeling）という技ば、製造装置の異常動作や故障といったトラブルを重大事術を利用します。ROM技術を使うことで、入力と出力の関故が発生する前に対応することが可能となり、メンテナン係を表す次数低減モデルを作ることができます。これによスにかかるコストを大幅に削減することができます。

り3D-CAEの本質的な動作と支配的な挙動は保持したまま処理を高速化することが可能です。

デジタルツインを実現するモデリング方法として大きくわけると二つの手法があります。一つは、装置やプラント

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1

解析事例

図1はシミュレーションベースのデジタルツインを活用されており、24時間365日稼働しているため、検査やメンです。さらにこれらの結果を元に、先ほど紹介したROM技した例の一つである仮想センサーという技術の模式図を表テナンスのために安易に停止させることも不可能です。これ術を使うことで高速にシミュレーション可能な次数低減モしています。実センサーでは直接計測が困難な状態量をリらの設備メンテナンスに関する課題を解決する方法として、デルを作る事が出来ます。これにより、実機と連携してシアルタイムに推定する手法で、様々な産業界で活用が可能仮想センサーを使った解決策が非常に有効です。

ミュレーションすることができるようになり、実際のボイな技術です。業界によって、バーチャルセンサーやソフト

3D-CAEではボイラの設計情報、すなわち構造および材ラの運転情報や、既設センサーから得られる温度履歴などセンサ、状態推定器、バーチャルメトロロジーなども呼ば料情報をCAEデータとして取り込んだうえで、伝熱-構造のデータを接続することで、ボイラ配管に発生する各種のれる場合があります。以降では仮想センサーの活用例を二のFEM連成解析を行うことで詳細な挙動を知ることが可能応力などをリアルタイムに得ることが可能になります。

つ紹介します。

現実空間

バーチャル空間センサーでは計測不可能な非線形材の応力をシミュレーションで算出（仮想センサ）。
応力履歴からクリープ疲労寿命を予測可能に。

(シミュレーション)

実センサデータ

シミュレーションモデル
実センサデータ

フィードバック・改善

バーチャルセンサデータ

・温度/電流/振動/音・使用環境データ etc.
・位置や個数に制約

・位置や個数に制約なくありとあらゆる場所がモニタ可能に！
・物理量から演算される別の状態量推定も可能（圧力⇒熱、電圧⇒力、etc）

図1

高速1D
シミュレーション

センサーからの温度履歴情報（実温度履歴・時間データ）

最大主応力を出力（仮想センサ）仮想センサー

残存寿命
応力履歴データからクリープ損傷度を算出① 活用例1：クリープ疲労による寿命予測
図2の左上の写真は発電所の内部のボイラ配管です。ボイ
ラ配管は、熱サイクルが繰り返される非常にシビアな環境（伝熱-構造）FEMモデル
非線形クリープを含む3Dモデル

最大主応力から寿命予測で運転されるため、発電所の安定稼働のために配管の継ぎ目などの疲労の状態を監視したいという要望があります。しかし、点検などのために人が立ち入ることが困難な場所に設置

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図22

クリープ疲労寿命予測

解析事例② 活用例2：電磁ブレーキの自動制御
図3に弊社で作成した電磁ブレーキの自動制御を目的とした実証実験機の様子を示します。電磁ブレーキは電流が流れることによって制動力が発生し、回転を止める部品

モータ
(駆動源)

フライホイール(イナーシャ)ロータリーエンコーダ(計測用)

トルクメータ(計測用)

電磁ブレーキ(モデリング対象)

実機での非線形な動作電流の振る舞いと同等の応答をシミュレーションでも再現⇒

で、自動車や電動車いす、洗濯機など様々な箇所で使用されています。ただし、急激に大きな制動力が働き、応力

稼働データ
動作状態：モーター指令信号
不具合情報：軸回転速度etc.

が集中する、大きな音が発生するという問題があります。
弊社では実証実験機を使って、実センサーで測定が困難な電磁ブレーキの制動量を仮想センサーによって可視化し稼働状態推定
ブレーキ制御量機械システムシミュレーション
稼働データとの比較

物理モデルています。
この仮想センサーの作成方法を簡単に紹介します。電磁ブ

図3電磁ブレーキの自動制御

レーキに流れる電流値からロ―タとステータ間に発生する力を3D-CAE（電磁場）シミュレーションによって求めています。
この結果を元に、ROM化した上で1D-CAEモデルに組み込みます。最後に実機と1D-CAEモデルを連携してシミュレーションを実行することで制動量を可視化することができました。

開発・設計現場
Ansys製品(3D-CAE)

この取り組みに関しては弊社にて開催しておりますIoT/デジタルツインデモ機体験会でご覧いただけます。

etc
Ansys Mechanical（構造、伝熱）Ansys Fluent
（流体）

生産現場

各種CAE
データ

ROM化

4

シミュレーションベースのデジタル
ツインを開発する環境

図4はANSYS Inc.のツールを用いたデジタルツイン開発

組み込み環境を表しています。ANSYS Inc. は3D-CADモデルを使Ansys Twin Builder（システムシミュレータ）い構造、熱、流体、電磁場といった詳細なシミュレーショ

Ansys 製品(1D-CAE)

クラウド

コントローランや1D-CAEモデルを使った高速なシステムシミュレーションを実行するツールを提供しています。

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図43シミュレーションベースのデジタルツインモデルの開発環境エッジデバイスetc解析事例
5 おわりにお客様の DX 推進を加速するための弊社取り組みなどをモデルをベースにROMを作ることができ、作成したROM

今 回、CAE を 活 用 し た「 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン ベ ー ス掲載しております。

を1D-CAEモデルに組み込んで、生産現場で使われる産業のデジタルツイン」の活用例やモデル構築方法につい図5は弊社が提供するソリューションマップを表してい用コンピュータやエッジ端末といったAnsys Twin Builderて 紹 介 し ま し た。3D-CAE モ デ ル を 使 っ た シ ミ ュ レ ーます。デジタルツインを構築するために必要なIoTプラッがインストールされていない環境で実行することができま

ションベースのデジタルツインやその環境構築にご興

トフォーム、CAEモデルを管理・活用するためのプラットす。このようにAnsys製品を使うと簡単に生産現場で活用

味 が ご ざ い ま し た ら 弊 社 Web サ イ ト（https://www.

フォーム、統計モデルを構築するためのAI 、デジタルツイ可能なデジタルツインを構築することができ、例を示したcybernet.co.jp /iot /）をご参照ください。事例紹介やンで得られたデータを可視化・活用するためのARなどそれようなクリープ疲労による寿命予測や電磁ブレーキの自動

ソ リ ュ ー シ ョ ン の ご 紹 介、 セ ミ ナ ー、IoT/ デ ジ タ ル ツ

ぞれのソリューションごとの専門部隊がございます。DXの制御、さらに最適制御が実現可能です。

インのデモ機を実際にご覧いただける体験会のご案内、実現手段でお困りの際はご相談ください。

また，Ansys Twin Builderを使うことで既存の3D-CAE

参考文献

Real World

IoTプラットフォーム

データ分析ソリューション

• ThingWorxなど• エンジニアリングサービス

AR（拡張現実）・VR（仮想現実）・可視化

AR/VR Visualization ServiceBig Data Solution

サイバネットシステムの特徴
AiProximas
CAEとの組合せソリューション

製品ライフサイクル

開発／設計• CAEサロゲートモデル• 実測データ×CAEデータによる現実問題のAI予測効率の向上

The

IoT Platform Service企画

AI Service
AIサービス

保守運用

製造

Cloud Service
クラウドサービス• サイバネットCAEクラウド• エンジンリングサービス

PLM

Virtual World

材料情報DB

SPDM

構造HPC

熱流体

1D CAE

電磁場

光学

3D CAE

Digital Twin

Engineering Platform Service
AR/VR Visualization Service

エンジニアリングプラットフォーム• 材料情報DB• SPDM• HPC

AR（拡張現実）・VR（仮想現実）・可視化

多様なエンジニアリング情報を、Real×Virtual・データ×感性で Intelligence へと昇華

図5Mechanical CAE NEWS Vol.34［1］ 2018年3月 国立研究開発法人 科学技術振興機構 研究開発振興センター発行「（戦略プロポーザル）革新的デジタルツイン ～ものづくりの未来を担う複合現象モデリングとその先進設計・製造
基盤技術確立～／ CRDS-FY2017-SP-01」

サイバネットが提供するソリューションマップ

4

お問い合わせDXソリューション事業部
IoT/AIサービス室
E-mail: iot@cybernet.co.jp
https://www.cybernet.co.jp/iot/

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