令和３年度 重要技術管理体制強化事業
我が国における X 線 CT を用いた CPE 体制構築可能性調査
調査報告書

（公開版）

令和 4 年 3 月
サイバー・フィジカル・エンジニアリング技術研究組合

目次
第１章

事業の概要 ····························································································· 1

１－１

事業の背景・目的及び目標 ········································································· 3

１－２

体制 ······································································································· 4

１－３

成果概要 ································································································· 4

第２章 本論 ········································································································· 7２－１ 製品の計測、材料・回路・半導体分析、データ化··········································· 9
２－１－１ X 線 CT 及び光学系スキャナーなどによる製品の構造・電気配線等非構造
部品の配置の計測 ··············································································· 9
２－１－２ 製品の分解による個別部品の材料分析（機械特性、物性計測）・半導体の分析、非分解での回路の特性計測 ························································ 14
２－１－３ CAE（Computer-Aided Engineering）のためのデータベース管理手法の検討 ······························································································· 16
２－２ CAE モデル化、シミュレーション ······························································ 18
２‐２－１ 3D データ化、CAE モデル化による衝突、EMC（Electromagnetic Compatibility）、
エネルギーマネージメント等各シミュレーションの実施と検証 ················ 18
２‐２‐２ CAE モデル化に必要なデータ構造検討 ·················································· 30
２－３ BOM（Bills of Material）分析 ································································· 32
２－３－１
主要コンポーネンツの BOM 分析 ························································ 32
２－４ 本調査の目的を達成するための我が国体制の在り方の検討····························· 33
２－４－１ 我が国における CAE サービス提供の仕組みの検討··································· 33
２－４－２ 我が国における X 線 CT を用いた CPE 体制構築可能性の検討 ····················· 35
２－４－３ 海外における先行事例の調査・分析 ····················································· 37

第３章 まとめ ···································································································· 39

第１章

事業の概要

1

2

１－１

事業の背景・目的及び目標

自動車産業では CASE と呼ばれるパラダイムシフトが進んでおり、その中でコアとなるテクノロジーが変化し、新興メーカーの台頭に見られるように産業構造の変革に直面している。
そのため自動車産業に関する技術・イノベーション動向を継続的に把握することは、極めて裾野が広い国内の自動車関連企業の競争力の維持・強化のため喫緊の課題であり、実行可能なところから着実に進める必要がある。近年、超大型 X 線 CT 装置で車両丸ごと一台をそのまま撮像し、そこからの画像解析により構造部材・部品や配線などの配置と部品への分解・デジタル化し、実部材・部品からのデータと統合して３D-CAD データとして販売されるようになってきている。これらのデータを使って、高度で快適な運転制御のためのシステム設計や衝突シミュレーションをはじめとする CAE への活用など、電気自動車の新規の開発プロセスの短縮化が急速に進展している。こうした製造技術の川上から川下までの企画、設計、試作、認証、生産等全体をサイバー空間で迅速かつ効率的に支援する技術、すなわちサイバー・フィジカル・エンジニアリング（CPE）は、自動車産業だけでなく、他の産業全体にも今後拡がると考えられる。一方、産業界全体にドイツ・インダストリー4.0、米国・インダストリアル
インターネット、中国・中国製造 2025、日本でも Society5.0 など、グローバル化、IoT（モノのインターネット）化、AI 化による新たな産業革命と言われる技術革新の概念が各国で打ち出されている。CPE 技術はこれらの概念を具体的な工学として扱う方法の一つであり、ものづくりにおける計測・設計・シミュレーションにおける新しい情報基盤を構築するものである。先行して取り組む事で、国内の中堅・中小企業も含めた産業活性化に資するものと考えられる。
我が国においても直ちに CPE に関する広範なデジタル技術の調査研究を実施し、ベンチマ
ーキングと共に先行実施可能な試験研究を開始する必要があると考えられる。
技術進化の著しい最新の中国製電気自動車を例にして、部品の３D 計測（車体の中での三次元的な配置とそれぞれの形状の計測）と材料分析によるリバースエンジニアリ
ングを行い、そのデータを元にした、各種 CAE シ
ミュレーションモデルの作製と、得られたシミュ
レーションの検証など一連の基盤技術の試験研究

図 1-1-1

サイバー・フィジカル・エンジニアリングの概念図3

を行い、また海外先行技術との比較など技術動向を把握する。これらにより、CPE 技術の現時点での課題や今後の方向性などを明確にし、我が国製造業の設計生産情報の新しい展開に貢献するとともに、安全保障上で懸念されるリバースエンジニアリングによる技術情報流出対策に資することを本事業の目標とする。CPE 技術の概念を図 1-1-1 に示す。

１－２

体制

サイバー・フィジカル・エンジニアリング技術研究組合の令和 3 年度設立時の組合員は、
下記の 11 社である。また、組織体制図を図 1-2-1 に示す。
株式会社アーク
AZAPA 株式会社

総会

アルゴグラフィックス株式会社

理事会

インテグレーションテクノロジー株式会社
株式会社エフテック研究部

株式会社構造計画研究所

株式会社ニコンソリューションズ
株式会社フィアロコーボレーション

管理部

CPE技術委員会

株式会社ジーテクト
株式会社先端力学シミュレーション研究所

運営定例会

事務局

国際教育研究拠点計
画委員会

図 1-2-1

三井 E&S システム技研株式会社

CPEデータフォー
マット検討委員会

CPE将来展開検討委員会

サイバー・フィジカル・エンジニアリ
ング技術研究組合の組織体制委員会として、下記 3 委員会を委託事業のもと、設立した。
国際教育研究拠点計画委員会
CPE データフォーマット検討委員会
CPE 将来展開検討委員会

１－３

成果概要

CPE デジタルツイン構築のゴールとして X 線 CT 装置をベースにした計測手法を基に情報プ
ラットフォームを構築することを目指している。本事業は最終的なゴールに対する前段階の位置付けとして、光学スキャナーをベースとした計測手法を軸に部分的に X 線 CT 装置を組み合わせた計測によって全体の計測情報を統合するアプローチで推進している。車両の全体計
測は光学スキャナーを中心とし、ボディ骨格、バッテリーは X 線 CT を中心とした計測とした。
4今年度は車両入手に関して NIO EC6 及び ES8 を購入し、それぞれの調査ターゲットを個別に設定した。EC6 では車両全体のモデル構築を実施し、且つ部品毎の情報を取得して構成部品についてサプライヤー調査を含めた BOM（Bill of Material）整理に着手した。今年度の作業は、車両分解、形状計測を中心とし、BOM 構造についても一部検討した。一方 ES8 は走行時の動力性能の計測を行い、実車からコンポーネント性能をモデル化し、これを基にしたエネル
ギーマネージメントモデルを作成した。
またこれらに加えて CAE 推進手法の検討として、業界で先行するドイツ Tecosim 社から実物由来のリバース CAD データ（STL フォーマット）を購入し、BOM 分析及びこれによる計算を
CPE にて実行し、彼らのリバースエンジニアリング事業としてのモデル管理手法の分析とモデ
ル化手法・計算手法の確認を行い、我々が NIO EC6 にて計画する CAD データ作成及び CAE 項
目のガイドライン作成に役立てた。今年度は 3 年計画の初年度であり、この結果を来年度以降に継続するため、途中経過の形での報告とする。

5

6

第２章

7

本論

8

２－１

製品の計測、材料・回路・半導体分析、データ化

２－１－１ X 線 CT 及び光学系スキャナーなどによる製品の構造・電気配線等非構造部品の配置の計測（１）

車両仕様確認現在の中国における電気自動車の技術進化は著しく、特に上海蔚来汽車（NIO)においては、中国国外にその市場を拡げ始めている。本調査事業では、2017 年に発売の ES8 と 2019
年発売の EC6 を対象とした調査を行なうこととし、上記モデル 2 種を各 1 台購入した（図 2-1-1-1）。

NIO EC6

車両確認では、モータールーム内の配置や自動運転の機

NIO ES8

能、コネクティッドなどのデバイスを調査した。大型ディス

図 2-1-1-1 中国電気自動車

プレイに搭載された機能として、カーナビゲーションの操作はもとより、エアサスペンションの車高調節やモーターの出力調整、回生ブレーキの調整といった車両の管理、ドライブレコーダーの設定やユーザーマニュアルまで集中管理されている。また、リフトを用いて下周りの部品配置や材質、形状の確認を行なった。実際に車両を見たところ、車体からシャシーに至るまでほぼアルミ素材を使用し、アルミダイキャスト部
品も贅沢なまでに配置されている。部品間の締結においても、機械結合とともに接着材が多用されているところに欧州のメガサプライヤーの支援が見て取れた。
定量的な車両性能を把握するため、重心高や慣性モーメントの測定を実施した。結果としては四輪の重量バランスが均等に取れ、最も理想的とされる前後、左右比がほぼ 50:50 であった。
実際に実車からも欧州ハイエンド車両と同様なものが見て取れ、加速性能や足回りの制御も高級車然としており、米国テスラの対抗馬（テスラキラー）と言われている理由も納得できる。
（２）

車両分解と 3D 計測、CAD データ化

NIO EC6 に対しては、外形の 3D 計
測、車両分解を行い、各部品の計測と主な部品に対してのデータ化を行うこととしている。令和 4 年度に、CAE による衝突性能と EMC（Electromagnetic
Compatibility)の検証の実施を予定している。それらに使用するデータを取得
図 2-1-1-2 外装塗装

し、ポリゴンデータを作成することを目
9

的に光学 3D スキャナーでの計測を実施した。
１）外形の 3D 計測
自動車の外板には塗装された金属素材や加飾のためのメッキ部品、ウィンドウのガラスやヘッドライ①

ト、リヤコンビランプなどの透過レンズなどは、光学スキャナーでの計測にとって悪条件となるため、②

車体を艶消しの単一色に塗装した（図 2-1-1-2）。
今年度の計測は、以下①から④を実施した（図③2-1-1-3）。

④①完成車状態でのエクステリアの形状計測②アンダーカバーを外して足回り部品の形状計測③ボンネット内部のフロントモーター内形状計測④完成車状態でのインテリアの形状計測

図 2-1-1-3 光学スキャナー計測

単品計測時の位置合わせに留意し 3D スキャナーによる形状データを取得し、その後ポリゴンデータの作成を行った。エクステリアでは蓋物部品やガラ
ス、ライト等のコンポーネント単位での部品分け、インテリアでは単体で形状計測を実施したフロント
シートやドア、テールゲートの車内面などを実車の位置に合わせ、マスターモデルを作成した（図 2-11-4）。
令和 4 年度上期にコンポーネント単位から単品部

図 2-1-1-4 外装/内装マスターモデル

品への分解と計測を実施し、1 台のポリゴンデータ化を実施する予定である。
２）車両分解今年度実施する駆動用バッテリーの X 線 CT 計測のため、バッテリーの離脱から着手した。合計 8 点の締結ボルトを外し、台車に搭載。バッテリー単体の重量を合わせて計測した（図 2-1-1-5）。
また、車両のホワイトボディ（骨格構造）化を実施した。
①フロント、リアモーターアッシーの離脱②モータールーム内の構成部品の離脱

図 2-1-1-5 駆動用バッテリー離脱と重量計
測10

③内装部品の離脱④すべての構成部品の離脱を実施（図 2-1-1-6）
但し、令和 4 年度早々にホワイトボディの剛性測定を実施し、ガラス有無での剛性差を検証するため、フロント及びルーフのガラスは外していない。
（３）

分解された部品等の X 線 CT 計測、データ化

EV 車両のリバースエンジニアリングとして、産業用

図 2-1-1-6 ホワイトボディ化（ガラス未離脱）

X 線 CT 装置を使って主要な部品の内部構成、形状確認を行った。計測対象とする部品としては、リチウムイオンバッテリーを想定した。ドアパネ
ルなどでの接着剤の多用等がこれに該当する。そこで、ドアパネルの内部構造が X 線 CT 解析
でどの程度解析が可能かの確認を行うことを追加した。
１）リチウムイオンバッテリーの内部構造の撮像
X 線 CT 計測を実施するため、バッテリー本体（図 2-1-1-5）を EV 車両から取り出し、CT 装
置内に固定して撮像を行う必要がある。バッテリー自体が、大型で 500kg 以上の重量があることから、大型構造物の X 線撮像が可能な X 線 CT 装置を利用した。撮像では回転テーブル上にバッテリー立てた状態で固定し、透過撮像による内部構成解析、またバッテリーを回転させながら CT 撮像を行い 3D データの取得を行った。
バッテリーの内部構成は、一般にはセルと呼ばれる一つ一つの電池から形成される。今回の透過像撮影の結果の一例を図 2-1-1-7 に示す。内部がセルと思われる形状に分轄されていることが観察できた。また、形状確認のため、X 線 CT 像を行った一例を図 2-1-1-8 に示す。

図 2-1-1-7 バッテリーユニット全体透過像11図 2-1-1-8 コントロールユニット部 CT 像
今後、リチウムイオンバッテリーの X 線内部観察、CT 撮像での形状確認として、バッテリ
ーをセルレベルに分解後の内部キーパーツの CT 撮像、データ化を行う予定である。
２）ドアパネルの X 線 CT 撮像の検討
欧州サプライヤーのノウハウがドアパネルに生かされていることは前述したが、非破壊でCT 撮像し内部形状をどの程度確認することができるかの検討を行った。今回は国内自動車メーカーより実車のドアパネル部分を借用しニコン X 線 CT 装置での試し撮りを実施した（図 21-1-9）。

図 2-1-1-9 ドアパネル解析箇所

図 2-1-1-10 ドアパネルＣＴ像取得した CT 像を図 2-1-1-10 に、左上の立体像と 3 方向からの透過像を示す。内部構成が確認できている。今回の試し撮りを行ったドアパネルは鉄材を多く含む構成となっている。
12

この状態で内部構成が確認できており、令和 4 年度の計測に基本的な見通しが立ったと考える。
令和 4 年度は、ドアパネル解析に関して、中国電気自動車の実車ドアパーツでの X 線 CT 解
析を行う予定である。

13

２－１－２
製品の分解による個別部品の材料分析（機械特性、物性計測）・半導体の分析、非分解での回路の特性計測（１）

車両分解から得られた個別部品の材料分析

自動車のリバースエンジニアリング(R/E)における大きな課題として材料分析が挙げられる。素材を判断するのは、金属素材であれば磁石を近づけることで鉄鋼材かアルミ材かを判断できる。その中で、アルミの部品の一部や樹脂素材の部品には材料が刻印されている場合がある（図 2-1-2-1）。
弾性域内の CAE を実施する場合、金属素材や一般的な樹脂材であれば、まずは素材が何であるかを確認することでシミュレーシ
ョンの実施は可能である。しかしながら、破壊を伴うシミュレー
ションを行う場合は非線形性を考慮した材料データが必要であり、且つ衝突やプレス成型といった動的負荷のシミュレーションを行う場合、一般的に金属材料では速度が増加すると強度は上昇するという特性により、材料の歪み速度依存性を考慮した材料物
性データが必要になる。しかし、歪み速度依存性を考慮した材料
データの取得には、高ひずみ速度引張試験を行う必要があり、実車部品からテストピースを作成し、必要に応じた速度での物理試
験を行わなければならない。これを全部品で実施するのは非常に高コストとなる。
本取り組みでは、金属素材の硬度から材料を推定し同等素材でのシミュレーションを行う。今年度は計測のトライアルとして、

図 2-1-2-1 アルミ部品の材料刻印例

リアサブフレームの角材を計測した（図 2-1-2-2）。
結果として、3 回の硬度測定から一般的に足回り部品に使用される Al-Mg 系（5000 番台）の材料から A5086-H34 相当と推定した（図 2-1-2-3）。
令和 4 年度も基本的には硬度測定から材料を推定し、シミュレ
ーション用材料データを作成していく。

計測面

図 2-1-2-2 計測結果と材料推定

図 2-1-2-3 計測部品
14

（２）

半導体非破壊検査とサプライヤー調査

NIO ES8 に搭載されている約 30 個に及ぶ制御ユニット群の中でも車両全体の主要エネルギー（駆動エネルギー、冷却・熱エネルギー）をマネージメントしている VCU（Vehicle
Control Unit）に着目して分解調査を行った。製品自体はケースに貼付されているラベルから UAES 社であることが判明し、Bosch 社の技術が多く投入されていることが推察される。VCU
ケースからコネクタ、基板、搭載半導体チップ、チップ内部構造に至る分解調査を行い、中国製 EV 用 VCU の設計・生産・技術レベルを考察した。今回、内部分解調査を行って判明した特徴点として、下記のことが判明した。
①先進的な放熱ジェルの採用（国産比）②欧州系半導体が中心（米国製は極少数）③カスタム IC の採用なし（半導体不足の影響小）④VCU として日米欧と同等で国際競争力あり
１）分解結果のまとめ
NIO ES8 の VCU は欧州系半導体メーカーの車載用半導体を中心に構成されている。米国製半導体はほとんど採用されていないという特徴がある。中国製半導体は使われていない。今後は CAN（Controller Area Network）やパワー半導体などが中国製に置き換わるものと推測される。欧州半導体メーカーの INFINEON 社、STMICRO 社、NXP 社などは実績の大きい汎用チップを中国に多数供給している。NIO ES8 の VCU は、在庫も多い汎用チップを中心に構成されており、半導体不足の影響を受けにくいものになっている（すなわちカスタム IC の利用がない）。
補足として 1 世代前の中国 CHERY の VCU でも欧州半導体を中心に構成されており、中国と欧州半導体メーカーは商取引の歴史も長いことから今後も欧州製半導体を中心に車載 VCU が構成されるものと思われる。
２）NIO VCU 技術の日米欧比較
NIO ES8 の VCU は、日米欧の VCU と比較して過剰も不足もないほぼ同等の構成となっている。現在中国では非常に多くの VCU が作られており、ノウハウも十分に蓄積されているものと思われる。放熱に関しては放熱ジェルなどを使うことで日本メーカーよりも先進性がある。DJI 社のドローンなどで使われているジェルとほぼ同等のものが NIO ES8 に使われている。信頼性や品質、防塵性などに関しても日米欧と同等と見られる。NIO の VCU の技術水準は十分に国際競争力を持つものと判断する

15

２－１－３の検討

CAE（Computer-Aided Engineering）のためのデータベース管理手法

１）導入計画及び実績

半導体不足の影響から各種システム機器類の選定及び調達が遅延して、データ
管理環境構築における計画詳細を詰めるのに時間を要した。そのため、委託事業遂行に必要となる計算用HPCサーバーはレンタル機で開始することとなった。また本格稼働においてセキュリティの観点から専用データセンターにシステムを設置することとしたが、コロナ禍においてはネットワーク業者（回線事業者/インター
ネットサービスプロバイダ）の現地調査の調整にも時間を要した結果、運用開始
が令和4年3月25日となることを余儀なくされた。但し、サーバーは3月初旬に納品されており、データセンターへの設置前に各種設定を完了させておくものとする。
２）データセンター概要
データセンターの概要を下記に示す。
立地：東京都渋谷区
防災設備（地震対策）：免震構造建築、シミュレーションによる免振性能692mm以内
ハザードマップ（地震防災）：建築被害危険度2、全壊個数割合5%未満の地域に立地
ハザードマップ（洪水）：浸水リスク50cm未満の地域に立地
電源設備：非常用発電機（4000KVA）、重油備蓄20000L、UPS 300KVA×４台+1
空調設備：空冷式パッケージ空調、集中温湿度管理
セキュリティ：防犯カメラ、人感センサ、生体照合、カード認証、24時間監視体制等
３）導入するセキュリティ及びアクセスシステム
・セキュアゲートウェイ/ファイアウォール
ファイアウォール、プロキシ、ウィルスチェックなどの包括的な仕組みを持ち、拠点間との安全な接続を提供する。
・Virtual Private Network (VPN)
インターネット上に仮想的な専用回線を敷き、セキュリティ上の安全な経路を使って拠点への暗号化通信を行う。
・サーバーへのアクセスログ解析ツール
ユーザーの行動記録をサーバーから効率的に取得し、セキュリティ上の有事の際の追跡を可能にする。また、ユーザーの行動特性分析が可能。
・サイバーセキュリティ

パック

専門業者によるAIによる最新テクノロジーと人による遠隔監視するサービス。
システム本格稼働後の来期以降に、様々な拠点（企業、大学、官公庁、リモートワーク）
16

から接続する状況のなかで、計算環境の最適化及び研究者の作業効率性とセキュリティ確保を両立し得るデータ管理を実行し、評価を行っていく。

17

２－２

CAEモデル化、シミュレーション

２－２－１ Dデータ化、CAEモデル化による衝突、EMC（Electromagnetic
Compatibility）、エネルギーマネージメント等各シミュレーションの実施と検証（１）CAEモデルによる衝突解析
今回の事業でTecosim社作成のVolkswagen Golf7モデルを購入し、その内容の解析とモデルを用いた衝突解析を行った。
１）Tecosim社の解析モデル①衝突解析モデル概要
下記の６種類の衝突解析用モデルデータが提供されている。
ルーフ強度試験モデル
前面衝突（56km/h・対剛体壁 フルラップ）試験モデル
ポール側面衝突（32km/h・75°衝突）試験モデル
後面衝突（48km/h・対剛体壁 フルラップ）試験モデル
前面衝突（15km/h・対剛体壁 10°& 40% Offset）試験モデル
後面衝突（15km/h・対剛体壁 10°& 40% Offset）試験モデル②衝突解析用モデルデータ構成
モデルファイルは、図 2-2-1-1 に示すように分割ファイルで構成されている。衝突解析モ
デル毎に、メインファイルが必要な分割（インクルード）ファイルを呼び出して使用する。

図 2-2-1-1 衝突解析用モデルファイル構成

18

③解析結果レポート
入手した解析結果は下記の試験についてのレポートとなっており、デジタルデータは存在しなかった。
前面衝突（64km/h・対バリア 40% Offset）試験
NVH 車体試験
ポール側面衝突（32km/h・75°衝突）試験
ルーフ強度試験
側面衝突（50km/h・対バリア）試験－Euro NCAP 規格
側面衝突（50km/h・対バリア）試験－IIHS 規格
前面衝突（64km/h・対剛体壁 25% Offset）試験
２）衝突解析結果
Tecosim社より入手した衝突解析はLS-Dynaを用いており、そのモデルを本事業ではPAMCRASHモデルへ変換し解析した。代表的な衝突形態である前面衝突の解析結果を図2-2-1-2に示す。
前面オフセット衝突のモデルとなっており、衝突速度は64km/hとしている。

Bottom View

Plan View

Side View（構造部抜出）64km/h
0.0msec

50.0msec

PAM-CRASH解析結果

図2-2-1-2 Tecosim社より入手したモデルを用いたPAM-CRASHとLS-Dynaの解析結果の比較
19

解析結果から変形が最も激しいフロント部の変形形状は、両方共に同じ傾向を示すことを確認できた。このことから本事業で作成したPAM-CRASH用解析モデル
は、適切な解析条件が設定されていると判断できる。この他側面衝突においても同様の結果となった。
（２）CAEモデルによるEMC解析

電磁両立性(電磁妨害源とならないこと、電磁干渉に対する耐性があること)を検討できるEMC解析を行った。そのため、Tecosim社より入手した衝突解析モデル
をベースにEMC解析モデルを作成した。EMC解析モデルは、解析は、衝突解析と比べて非常に計算機負荷の大きいため、「不要部材除去」「段差や穴の簡易化」「形状の簡易化」を実施し、Golf７の衝突解析モデルが持つボディパネルモデル
に対して、図2-2-1-3に示すようなリダクション（簡易化）を行い解析した。

図2-2-1-3 EMC解析形状リダクション
この解析モデルを用いて、今年度は下記のEMC解析を行った。
①ガラスアンテナパターン特性解析（S-parameter, E-field）②WH特性解析③車両EMC解析④EMC連成解析①ガラスアンテナパターン特性解析（S-parameter, E-field）（図 2-2-1-4）
平面ガラスアンテナ案 1 は S-parameter を解析し、76～109MHz で良好な S11(反射特性)が得られた。また、共振が大きい 76.5/92/101MHz における E-field 及び指向特性を解析し、共振点によって電界変化に違いが見られること、指向特性にヌル点(受信感度が大きく低下する角度)があることを示した。
平面ガラスアンテナ案 2 は ANT1 及び ANT2 について S-parameter 解析を実施し、90～109MHz
で良好な S11 または S22(反射特性)だったので、これを立体ガラスアンテナモデルにして再度 Sparameter 解析を実施し、同様の特性を得た。
20

図 2-2-1-4 平面ガラスによるアンテナパターン検討及び立体モデルを含む特性解析②WH 特性解析
WH（ワイヤーハーネス）毎の S-parameter を解析し、共振周波数がガラスアンテナ受信強度の大きい 95MHz 付近になるようハーネス長を調整し、各 WH の共振周波数は表 2-2-1-2 の結果を得た。
表 2-2-1-2 WH 特性解析
3λ/4 共振モード
ハーネス長[mm]共振周波数λ/2 共振モード
ハーネス長[mm]

[MHz]

共振周波数
[MHz]

WH-A

2040.696.2

1241.392.4

WH-B

2041.4971241.798.8③車両 EMC 解析
3λ/4 及び λ/2 共振モードの表記する周波数信号について、信号を ANT1・ANT2・WH1 の DUT
側(または終端側)、WH2 の DUT 側(または終端側)に印加した際の E-Field 解析を実施した。
その結果，以下のことが確認、推論できた。
A) ANT1 及び ANT2 に信号を印加した時、車体全体に電界が分布しており、ANT と車体は電磁結合していることが分かった。このことから、アンテナ特性は車体を含めた特性となっていること、また車体の一部表面に WH などから電磁誘導された場合、その電磁波は間接的にアンテナに誘導されるものと推定される。

21B) WH に信号を印加した時、WH 近傍の車体表面に電磁誘導されていること、またルーフな
どの WH から離れた部位にも電磁誘導が見られることが分かった。よって、WH から放射される電磁波は、直接アンテナに伝搬されるものと車体に誘導された後、前記①の推定によって間接的に伝搬されるものがあると推定される．
C) λ/2 共振モードにおいて、WH の信号印加時、DUT 側から印加する場合に比べ終端側から印加した方が ANT への誘導がより大きい傾向があった。よって、ノイズ源がアンテナに近い方がノイズを受信するリスクが高いことが推定できる。
D) 全体を通して、WH-A の 90.2MHz 3λ/4 共振モードの電界分布が他の分布に比べ約 40 倍大きいことが分かった。よって、この解析モデルでは、WH をフロアトンネルに並走後、リアフェンダ方向に配策すると EMC 問題となるリスクが非常に高いと推定される。
④EMC 連成解析
車載電装機器のスイッチングによって発生するノイズのパターンを擬似的に生成するツールを作成した。本ツールは任意の 90・96・100MHz の狭帯域ノイズ及び雑音ノイズを含む擬似信号(Excitation Signal(90,96,100M+Random))を生成できるものである。
車両 EMC 解析モデルの S-parameter を用いて EMC 連成解析モデルを作成して、WH-A(DUT)に擬似
ノイズ信号を印加した際の ANT1 及び ANT2 に誘導されるスペクトルを導出した。結果として、WH に印加されたノイズスペクトルが ANT に誘導される電圧は 0.1%以下と微弱だが、ノイズスペクトルが観察されることを確認した。
以上より、衝突解析モデルを利用した電磁界シミュレータ用の車両 3D モデル構築、電磁界
解析、EMC 解析に関する検証プロセスを実施し、解析手法に関する知見が得られた。
（３）

車両分解測定データフォーマットや衝突解析モデリングの検討

１）車両分解測定データフォーマット検討
形状については、車両構造部材及びユニット部品類を中心に測定が行われており、大きな問題なく測定を実施中である。衝突解析モデルでは測定された車両形状データに基づいて、有限要素を用いた形状表現を行う。但し、接合された部品を切り離した際、接着剤で接合されている部品や溶接されている部品については、切り離し後に応力解放されることから、分
離後の測定データは参考値とし、アッセンブリ状態のデータを正とする。
２）材料物性モデリングと測定データ
衝突解析では、PAM-CRASHを用いた解析モデリングにて必要となる材料データを検討した。
主なデータは密度や弾性係数、塑性領域の特性である。特に塑性領域の応力－ひずみ特性は変形モードなどへ強い影響を与えるので詳細な材料物性測定が求められる。
22

物性測定について、すべての部品から試験片を作成し、動的破壊試験機により引張試験を行うのが理想的であるが、試験片を確保できる部品は限られるのが課題となる。そのため、非破壊かつ微小領域で測定可能な「硬さ試験」により材料を推定して、当該材料の引張試験
データを入手することで、衝突解析用データを構築することとした。
また、モデリング対象となる車両はアルミの押し出し部材を多用しており、今回の対象となった車両（Glof7）と異なる。したがって、車両測定データを元に詳細なモデリングの方法を検討する。
３）部品接合モデリング
部品接合はアークやスポット等の溶接工法、ボルトなどを用いた剛体締結、接着剤を用いた結合工法が対象となりうる。溶接やボルト等の接合は今回作成した車両モデル（PAMCRASH）のモデリング方法に準じて実施する。接着剤による接合のモデリング方法について、実車の接合状態とPAM-CRASHで利用できる解析条件を整合するチェック指針を策定している。
（４）

車両の回路図、エネルギーマネージメントモデル作成

NIO ES8 の性能計測分析と電費モデル構築のため、シャシーダイナモ試験（図 2-2-1-5）を実施し、電費性能に関わる電気、熱（冷却水温度）、動力系の各エネルギー変換ポイントについて、各種モード走行時の物理特性を計測した。また、計測データの分析により、電費性能

図 2-2-1-5 シャシーダイナモ試験（早稲田大学本庄キャンパス研究棟）
23

他の特性グラフ化とそれらを机上再現し、さらに試験を実施していない走行モードの性能も予測可能なモデルを構築した。
１）自動車システムアーキテクトの見える化
ES8 車両に搭載されている各種機能を実現している具体的なシステムアーキテクチャーを調査した。まず今回の計測調査によって明らかにすべきシステムアーキテクトとなるバッテリー電力から車輪駆動力に至る電力⇒駆動力の動力伝達系エネルギーマネージメントについて
は図 2-2-1-6 に示すようなアーキテクチャであることが判明した。

図 2-2-1-6 動力伝達系エネルギーフロー図
ここでわかることは、Front Rear 共にインバーター・モーター・減速ギアを一体化した
3in1 の e-Axle を採用することでシンプルな伝達系を構成していることである。これがエネル
ギー効率にどれだけ効果をもたらしているかを性能分析で明らかにしていく。
次に、この電力・動力伝達系で発生するエネルギーロス≒熱発生による温度上昇を抑制す

図 2-2-1-7 冷却系回路図
24

る為の冷却系回路について調査した（図 2-2-1-7）。こちらは、シンプルな動力伝達系に対して一見複雑な回路を構成しているが、よく見ていくとバッテリー冷却/加熱系と電力/駆動伝達系の冷却系の大きく 2 系統に分割して制御されていることがわかる。
今回の試験においては常温シャシーダイナモ設備であることや、期間的に熱マネージメン
ト領域の計測・解析がほとんどできなかったことでこれらの温度制御に関するアルゴリズムを解き明かすことは出来ないが、整備マニュアルの情報から大きく 4 つの制御モードを持っていることがわかっている。今回の試験計測中のほとんどが受動冷却モード（走行風/冷却フ
ァン＋ラジエータ冷却）であり、特にバッテリー温度あるいはモーター/インバーター温度が上昇した場合のみ主導冷却モード（電池クーラーによるバッテリーと、低圧クーラーによる
e-Axle 系の 2 系統冷却）が作動していた。それらはモード毎に 3 つの電動ポンプと 4 方弁、3
方弁によって最適な経路が選択されるようになっている。
２）走行試験計測〜各種性能分析
各種媒体からの収集情報を基に車両全体のエネルギー伝達システム構成を把握し、モデル構築の為の計測項目と計測ポイントを検討した（図 2-2-1-8）。1D リダクションモデルで再現・予測すべきエネルギーフローや性能を設定した上で試験計測を実施した。

図 2-2-1-8 モデル構成と計測ポイント
３）性能特性分析（バッテリー特性・電費性能）
EV 車の比較を行う際に最もよく用いられる性能としては電費性能と航続距離がある。中国・欧州車では NEDC（New European Driving Cycles）モードが前提の場合もあるが、モードを明かしていない場合も多々ある。今回は国際的な標準モードである WLTC(World wideharmonized Light vehicles Test Cycle)モードの走行による電費性能と航続距離を計測し、バッテリー特性としてグラフにまとめた（図 2-2-1-9）。
この結果より明らかになったことは以下である。
①

消費電力（電池残量 kWh）とインパネ残量表示（％）の関係が直線近似できたことか25

ら制御ユニット内でも実消費電力から電池残量を推定しているもの思われる② 欧米中で使用される超高速走行を含む WLTC モードでの電費は 4.7km/h であり、同モー
ド電費が約 7km/kWh の日産 NOTE e-POWER（SHEV の電駆性能のみで比較）に比べるとかなり低いが、車両サイズ（空気抵抗）と車重（転がり抵抗、慣性抵抗）の差によるものが大きい為エネ
ルギー効率で比較する必要がある③ 航続距離は約 300km と公称値
（580km）の約半分であるが、公称値の前提不明であり考察できない④ インパネ残量表示 0％となった時の実残量（従来のリザーブタンク容量に相当）は 5kWh 程度と推測され、
速度制限付きで 20km 以上の走行余
図 2-2-1-9 バッテリー特性と電費性能力を確保している

26

４）電力/動力伝達系エネルギー効率
定速運転状態での配電器及び前後
e-Axle の入出力エネルギー特性からエネルギー効率特性を算出した（図2-2-1-10～12）。配電器と各 e-Axle の効率を乗算することで全体の効率が求

図 2-2-1-10 エネルギー効率マップ（配電器）

まるが、最大でも約 90％程度（但し、アクセル開度は 50〜60％以下の範囲）。NOTE e-POWER の同領域の効率
も 90％前後にあった為、効率での大きな差は無く単に車両サイズ・重量による走行抵抗の増大が電費・航続距離の性能を低下させていると判断する。

図 2-2-1-11 エネルギー効率マップ（Front e-Axle）

５）性能特性分析（WLTC モード走行
特性）
WLTC モード走行中の電力・駆動力
特性に何か特徴が無いかを計測デー
タより分析し下記特徴点を把握した（図 2-2-1-13）。

図 2-2-1-12 エネルギー効率マップ（Rear e-Axle）① 前後駆動力比率は超高速走行（130km/h 超）までほぼ１対１の特性である② 但し詳細に見ると 55〜90km/h 帯が１対１に対し、それ以下の車速では 10％程度 Rear
駆動が大きくそれ以上の高車速では 5％程度 Front 駆動が大きい（加減速時の荷重移動に対応すると想定していたが車速応動となっている模様）③ ブレーキ回生時は前荷重になるのに合わせてフロント回生力を高めていると推察

27

④ 但しノーブレーキ回生時は前後１対１で荷重との相関は無さそう

図 2-2-1-13 WLTC モードにおける電力・駆動力特性
６）モデル構築（走行特性再現〜性能予測）
計測データを基に性能を机上で再現できる 1D リダクションモデルを作成した。図 2-2-1-14に示しているのは、MATLAB Simulink で作成した車両プラントモデルの最上位階層で、四角形で示す各ブロック（入出力エネルギー計測単位に相当）が各部品・ユニットに対応する。
各ブロックの中身は、主に定常特性（定常運転時の入出力の関係をマップ特性で表現）と伝達特性（過渡運転時の入出力時間応答を遅延時間と一次遅れ関数で表現）で構成すること

図 2-2-1-14 電力・駆動力エネルギー伝達モデル構成図
で、ほぼ試験時の車両性能を再現できることを確認した。
７）加速性能モデル同定
主に過渡時のモデル同定を目的として 0-100km/h ハーフ加速の実計測データにモデル計算
出力を適合した。バッテリー出力電力と前後インバーターへの配電電力は定常マップのみで同定した。インバーター（e-Axle）電力入力から駆動力発生までは遅延時間（0.2sec）と 2
28

次伝達関数（Simulink TF 関数）で同定した。加速から約１sec 弱の駆動力波形に若干の形状差が生じているが車速挙動はほぼ再現出来ており動力性能予測への適用は可能と判断する。
８）WLTC モード走行モデル同定
加速性能モデル同定を完了したモデルにより WLTC 走行も同定完了できていることを検証し、モード走行車速や電力・駆動力特性がほぼ再現できていることが確認できた。
９）全負荷加速走行モデル予測
シャシーダイナモ設備の制約により全負荷加速性能は計測できていなかったが、構築したモデルを活用し全負荷加速性能を予測した。最大出力は諸元データをモデルに適用すること
で、0-100km/h 性能の公称値 4.4sec よりも若干遅い 4.8sec を予測。これはアクセル 60％以下の特性から全開性能を予測している為リア駆動力が最大出力に到達していない為である。

29

２－２－２CAE モデル化に必要なデータ構造検討

CPE として従来の CAD データ中心のデジタルデータプラットフォームから計測データ中心のデータプラットフォームの重要性を検討しているが、フランス及びドイツ２大プラットフォー
ム（Dassault: CATIA/3D-EX 開発ベース、 Siemens: NX/Team Center 製造ベース）における
海外車両モデルデータのデータ構造の解析については今回、Dassault 社の CATIA/3D-EX の動向について、主に実物からサイバーへのデータフロー（図 2-2-2-1）の観点から検討した。

図 2-2-2-1 データフロー
Dassult 社は従来の 3D-CAD である CATIA に対して、AI 機能を向上させるため、Proxem 社を買収し彼らが持つ AI 機能を CAITA に実装することでデータの利便性向上を目指している。
Dassult 社は既販している CATIA/3D-EX としてユーザーの多様なニーズに応えるための機能拡充を進めている。この対応内容はニーズの多様性に応えるために様々な機能が追加したものであるが、システムが煩雑化し、ユーザビリティの観点で課題があった。これに対して AI 技術
を用いて、冗長性のあるユーザーニーズの表現を絞り込むことにより、ユーザーの試行錯誤を減らすことを目時としていると思われる。この機能を達成するためには AI が機能するための素地としてデータ構造を行う必要があり、この部分に我々が着目するオントロジーの技術が使われていると推定する（図 2-2-2-2）。

図 2-2-2-2 Dassault のターゲット
30

Dassault 社の取り組みを我々CPE と比較した場合、データ構造の改革に着眼点を置いている意味では同じであるが、利活用としての考え方に差異があると考える。Dassult 社はユーザーニーズの多様性を意味化することを狙っているのに対して、我々は CAD データ中心から計測データ中心のデータフローに着目しており、データ素性の多様性を意味化、体系化することを目標としている。しかしながら適用している技術そのものは同じ手法であり、Dassult 社が今後、どのような展開をするのかは継続監視が必要であると考える。

31

２－３

BOM（Bills of Material）分析

２－３－１

主要コンポーネンツの BOM 分析

BOM とは、「Bill of Material」の略で、日本語では「部品表」や「部品構成表」を意味する。製品を製造する上では不可欠なもので、部品構成や材料などを把握するための基本情報である。
R/E を実施するにあたり、対象製品を分解して、その製品の部品構成や設計思想等を分析す
る上で、BOM は不可欠である。特に自動車は部品点数が非常に多く、その部品一つ一つからパーツの組み上げ方に至るまで、各社の設計思想が盛り込まれている。また、自動車は、完成車メーカー（OEM）だけで製造されているものではなく、様々な部品メーカーや素材メーカーから調達して組み上げられている。R/E では、各部品や素材がどこのサプライヤーから調達されているのかも併せて調査することが必要である。
また、自動車と環境問題の関係は非常に高く、レシプロエンジンなどの内燃機関による化石燃料の枯渇や二酸化炭素の排出による地球温暖化への影響から、各国や自動車メーカーでも電気自動車（EV）へのシフトが加速し、中国や北米などでは新興メーカーの台頭も見られ、そのうちの一つに今回調査対象とした NIO も含まれる。
つまり、自動車関連企業や自動車エンジニアのみならず、様々な業界の人たちが EV の開発や生産に関わる時代が来ることが予想され、環境問題や CASE など様々な角度から関連する部
品検索を可能とする BOM の階層を持たせた構成も必要になる。
現時点では今後詳細を検討していくため、
EXCEL での仮フォーマットを作成し、拡張性を持たせた部品表としての BOM としている（図 2-3-1-1）。
今回、これまでの常識にとらわれない
BOM 構成の検討の必要性からデータプラッ
トフォーム検討委員会を設置し、オントロ
ジー技術を活用した新しいデータ基盤を構築していくことを目標としている。

図 2-3-1-1 BOM（仮フォーマット）

32

２－４

本調査の目的を達成するための我が国体制の在り方の検討

２－４－１

我が国における CAE サービス提供の仕組みの検討

CPE の取り組みとして計測からモデル化を経て CAE による計算とその評価を一連のプロセスとして情報プラットフォームの確立を目指しているが、情報の連鎖を支える技術としてデータの構造化概念が重要となる。CPE ではこの計測、モデル化、CAE 利活用を結ぶプロセスを前提としたデータ構造の在り方について検討を行う。推進にあたり委員会を発足し、体制を確立した（図 2-4-1-1）。メンバーは民間会社 7 社を含む 11 団体から専門家及び有識者の委員 14 名で構成した。委員長は理化学研究所の小林紀朗氏、副委員長には三井 E＆S システム技研の岡本英明氏とした。本活動を推進するにあたり、いくつかの分科会を設置し、分野ごとに活動を行える体制としている。分科会は 2 つを設置し、「データ構造化研究分科会」と「データ管理シス
テム試験研究分科会」としており、構成メンバーはそれぞれ 10 名と 7 名とした（表 2-4-1-1）。
活動のターゲットは現物モデルデータ活用としており、本委託事業である NIO EC6 に対して、
衝突,EMC の解析を設定し、先行する「車両分解と３D 計測、CAD データ化」チームに対して、データ構造のカギとなる BOM について要件を提示した。またエネルギーマネージメント解析についてはモデルそのものが３D ではなく、１D となっているため、追加項目として新たな分科会設置を検討を開始した。
来年度に向けては NIO EC6 の衝突、EMC の CAE が実施されるため、これによるデータ構造及びデータ管理を適切に行う情報システムについて提案する。また今年度、追加で検討を開始したエネルギーマネージメント解析分野についても、分科会設置を目指し、３D のみならず１D も含んだデータ構造の在り方について検討しモノづくりを総合的に評価可能なデータ構造の提言を目指す。

図 2-4-1-1 データプラットフォーム検討委員会体制図33

表 2-4-1-1 データプラットフォーム検討委員会メンバー表
所属

氏名

委員会

分科会 1

分科会 2

株式会社アーク

阿久津 幸生〇〇インテグレーションテクノロジー株式会社

船田 浩良

〇

株式会社エフテック

緑川 純一

〇

〇

〇

先端力学シミュレーション研究所

常木 優克

〇

〇

〇

株式会社フィアロコーポレーション

松本 貞行

〇

〇

〇

三井 E&S システム技研株式会社

岡本 英明

〇

〇

〇

CPE 本部 顧問（東京大学）

鈴木 宏正

〇

獅山 有邦

〇

CPE 本部 常務理事

髙山 光弘

〇

国立研究開発法人理化学研究所

小林 紀郎

〇

〇

〇

相馬 淳人

〇

〇

中西 克嘉

〇

〇

阿部 典行

〇

〇

〇

金古 章

〇

〇

〇

CPE 本部 顧問（一般財団法人ファインセラミックスセン
ター）

株式会社エリジオン

外部有識者

34

２－４－２

我が国における X 線 CT を用いた CPE 体制構築可能性の検討

CPE が目指す「ものづくり情報プラットフォーム構築」の中で中核となるリバースエンジニ
アリング装置群として整備・拠点化の計画と運用及び体制の検討を開始した。実物から構築されるデジタルデータで様々な予測や仮想実験を可能とすることで、これまで解決が困難であった課題に取り組み、さらにはより豊かな生活を実現することを目指しているが、これを実現するためには超大型 X 線 CT 装置だけでなく、中小型 X 線 CT 装置や光学計測、材料計測、電子顕微鏡など多様な計測装置によるデータを総合的に組み合わせることが必要となる。またプロセ
スで見た場合にも、撮像、画像処理、モデル化、利活用に分かれており、これらをつないだ形で成立することが求められる。推進体制としては委員長に CPE 本部の高山光弘氏、副委員長には CPE の顧問でもある日立製作所の佐藤克利氏とし、取り組みについては 3 つの分科会に分けることで並行して議論を進めることを検討中である（図 2-4-2-1）。分科会１として超大型Ｘ線
ＣＴ装置の設置の研究提案、分科会２として X 線 CT 画像処理基盤技術研究、分科会３として現物データ活用による CPE 展開である（表 2-4-2-1）。今年度は NIO EC6 による X 線 CT 現物リ
バースデータ及び他事例研究から X 線 CT 計測及びスキャンデータからのデータ再構築等におけるリバースエンジニアリング上の課題を抽出した。さらに大型 X 線 CT 装置の仕様案及び技術課題の抽出を行った。
令和 4 年度の予定としては種々の製品に対する大型 X 線 CT 装置及び装置群の仕様案及び検討体制の提案や、NIO EC6 の実測データ再構築による CPE 上の技術的課題及び検討体制を提案する。

図 2-4-2-1 国際教育研究拠点計画委員会体制図35

表 2-4-2-1 国際教育研究拠点計画委員会メンバー表
所属

氏名

AZAPA 株式会社

市原 純一

株式会社エフテック

緑川 純一

株式会社構造計画研究所

高根 健一

株式会社ジーテクト

鈴木 宗

先端力学シミュレーション研究所

常木 優克

株式会社ニコンソリューションズ

種村 隆

株式会社フィアロコーポレーション

松本 貞行

三井 E&S システム技研株式会社

岡本 英明

CPE 本部 顧問（株式会社日立製作所）

佐藤 克利

CPE 本部 顧問（東京大学）

鈴木 宏正

CPE 本部 顧問（一般財団法人ファインセラミックスセンター）

獅山 有邦

CPE 本部 常務理事

髙山 光弘

36

２－４－３

海外における先行事例の調査・分析

リバースエンジニアリングについて先行 3 社のモデルデータ分析を行った。リバースエンジ
ニアリングによる CAD データの販売事業を推進する会社は大きく分けると、ビジネス情報とエンジニアリング情報の二つに分かれる。前者は自動車産業のマーケットやコストなどを中心とした情報サービスであり、後者は車両の機能、特性、などを中心としている。CPE は車両の機能、特性を評価可能な情報を提供するサービスを目指しており、これに該当する企業について調査を行った。調査を行った結果を表 2-4-3-1 に示す。
米国の Caresoft 社は今回のプロジェクトのきっかけとなった取り組みであるが、これ以外に欧州でもこれに類するサービスを展開する会社が存在する。ドイツ Tecosim 社は欧州、特にドイツの車両についてリバースエンジニアリングを展開し、作成した CAE モデルの販売を行っている。またフランスの A2Mac1 社も同様なビジネスを展開している。今回は以上の３社についての比較を行うことで、今後の CPE の展開について方針を検討する材料とする。
表 2-4-3-1 海外における先行事例比較

データ計測方法

Caresoft

Tecosim

A2mac１

米国

ドイツ

フランス

X 線 CT 計測

光学計測

光学計測

板厚計測
CAD

STL⇒IGESSTL⇒IGESSTL⇒IGES

肉厚データあり

肉厚データあり

表面のみ

材料データ

試験片テスト

試験片テスト

試験片テスト機械/電気〇△（機械のみ）

〇

CAE

可能

可能

不可能

実車性能計測〇△（衝突のみ）〇データ化範囲自社基準

依頼者ベース

自社基準

データ数

７

１９

３００台以上

評価

〇

△

△

まずドイツ Tecosim 社、フランス A2Mac1 社は車両計測のベースを光学計測においている点が米国 Caresoft 社と大きく違う。Tecosim 社は光学計測で得られたデータで外部形状データをモデル化するとともに内部構造をデータ化するために分解過程で発生する変形を抑える工夫
37

をし、CAE 可能な情報を整理している。一方 A2Mac1 社はそもそも CAE 化をターゲットとしておらず、分解した部品のサプライヤー情報、素材情報などを整理するところに注力している。また今回比較した３社はすべて機械的特性が中心となっており、Caresoft 社は電気回路の配線情報をサポートしているが電磁波などの特性を取り扱っているサービスはなかった。さらにこれまでライブラリー化した車両のデータ数では A2Mac1 社が抜きんでており、300 台以上の実績がある。
上記のような比較から、将来的に CAE での展開に最も注力しているのは米国 Caresoft 社であり、技術的にも CPE の方針と同じベクトルである。Caresoft 社はデータ計測を推進するにあたり、インドの安い労働力を活用することでコストを抑えているが、CPE がこれに対抗するには日本の優秀なエンジニアリングを背景に AI を組み合わせることで、省人力化と高機能デー
タベース化を目指す必要がある。これにはデータ構造の考え方が重要であり、オントロジーとの連携が重要であると考える。

38

第３章

まとめ

39

40

本年度事業は令和 3 年度下期からの事業開始となり、時間的な余裕がない中での計画であり、且つ昨今の半導体不足による影響で、車両入手や計算環境整備で計画変更が発生し、予算及びスケジュールを変更することとなった。特に車両入手については約 1 か月の遅れを発生し、また入手車両についても初期計画から変更せざるを得ない状況が発生したが、これをリカバリーし、何とか成立させることができた。来年度に向けてはドイツ

Fraunhofer

EZRT での X 線 CT 計測を計画しているが、ウクライナ情勢により車両の輸送に対して制約が既に発生しており、不透明な見通しの中で計画を推進することとなる。
今期は中国 EV の NIO を分解調査することにより、彼らのビジネス戦略が日本とは異質のものであり、ドイツの技術を活用した取り組みにより、他領域の技術活用など日本の自動車産業よりも先んじた取り組みを行っていることが分かった。具体的にはボディおよびシャシーの骨格はアルミフレームを採用しており、さらに接合についても接着剤が多用されている。
これは日本の自動車メーカーでは見られない構造であり、これを実現するには生産ラインそのものを刷新する必要がある。この構造は２０１９年に市場に投入された ES8 も同構造である。２０２２年現在、SDGs でリサイクルの考え方としてアルミの採用が注目されているが、これに先んじて NIO の車両はアルミ骨格構造を基本プラットフォームとして複数車種に展開していることが分かった。令和 4 年度は実際に CAE による計算を実行し、NIO の性能を明らかにする。さらに、この性能分析結果を組合企業及び外部からフィードバック情報を活用して、よりよい計測手法、モデル化手法へのスパイラルアップができる体制づくりを進める。
これを基に光学スキャンから X 線 CT に展開する課題について検討し、ゴールに向けての展開に繋げたい。

41

（様式２）

二次利用未承諾リスト
報告書の題名 令和３年度 重要技術
管理体制強化事業
我が国におけるX線CTを用いたCPE体制
構築可能性調査 調査報告書（公開版）
委託事業名 令和３年度重要技術管理
体制強化事業（我が国におけるX線CTを用いたCPE体制構築可能性調査）
受注事業者名 サイバー・フィジカ
ル・エンジニアリング技術研究組合頁

図表番号
18 図2-2-1-1
19 図2-2-1-2

タイトル
衝突解析用モデルファイル構成
Tecosim社より入手したモデルを用いたPAM-CRASHとLS-Dynaの解析結果の比較