IDAJがご提供する
MBD・MBSEソリューション

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CAEからMBD・MBSEへ
市場要求

要求分析
アーキテクチャ設計

機能展開

要件・機能の展開と目標割り付け

性能目標

機能要求
バッテリー

プラント

プラントモデル

モーター

目標諸元

システム

システムモデル
サブシステム1D CAE

DC-DC

冷却系（ポンプ・ラジエータ）

システム挙動の検証
最適諸元・目標達成度予測

目標諸元
3D CAE

コンポネント詳細モデル

3次元詳細挙動の検証
最適諸元への合わせ込み

材料
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MBD・MBSEを実践する上での壁
市場要求

要求分析
アーキテクチャ設計

機能展開

要件・機能の展開と目標割り付け

性能目標SysMLツールを導入してみたが機能要求

壁

どう設計に活用して良いか分からない…
バッテリー

プラント

プラントモデル

モーター

DC-DC
1D CAEを用いた機能設計やシステム設計を目標諸元システム開発プロセスに浸透させることができない…

システムモデルコンポネント

詳細モデル

壁

システム挙動の検証
最適諸元・目標達成度予測

冷却系（ポンプ・ラジエータ）

サブシステム
機能設計と形状設計のプロセスが分断されて目標諸元しまっている…

1D CAE

壁

3D CAE
3次元詳細挙動の検証
最適諸元への合わせ込み

材料
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プロセスを有機的に「つなぐ」には？
ポイント１システムを俯瞰した設計開発

 開発のターゲットとなるシステムやコンポネント（SOI; System Of Interest）だけではなく，その「外側」を意識• 常に上流工程からどのような過程で要求・要件が下りてきたのかを意識することが重要• 考え方はトップダウンだが，設計の過程で下流工程の結果を上流工程へフィードバックし，改めて検証するボトムアップのフェーズが必ず存在
System A

トップダウン：性能の要求Sub-system X

SOI

Sub-system P

Sub-system Y

Sub-system Z

System Y

Sub-system Q

ボトムアップ：妥当性の検証
Sub-system RAnybody’s System is Somebody’s Sub-system
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プロセスを有機的に「つなぐ」には？
ポイント２

段階的詳細化 システムに対する要求，ふるまい，アーキテクチャなどを抽象度の粗いものから細かいものへ反復しながら段階的に設計
 これに合わせ，分析型モデル（数理モデル）の抽象度も段階的に詳細化• All-in-Oneモデルが良いとは限らない• 「モデル化範囲」と「モデル化粒度」を常に考えることが重要
要求

ふるまい

アーキ
テクチャ

記述型
モデル

検証
妥当性確認

抽象度：粗

1

2

3

分析型
モデル

要求

ふるまい

抽象度：粗

1

アーキ
テクチャ

記述型
モデル

検証
妥当性確認

分析型
モデル

2

4

3
抽象度：細

抽象度：細

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4

After5

つなぐ技術＝ソリューション

① Multi-Disciplinary
ドメインを跨いだ協調設計市場要求制御

性能目標

エレキシステム

IGBT _Diode
SubSheet1P_bracket

VMU1U2VMU2U3VMU3U1+++V

U1_bracket

VV

Motor
SubSheet2U1_IN

amU1A

VM7+U2_IN
amU2A

U2_bracket

V

amU3

A

E0

emf=500V

N_bracket

U3_bracket

U3_IN+VMU1

V+

VMU2V+

VMU3V

0000

サブシステムコンポネント部品② Multi-Physics / Dimension
0D/1D/3D CAEの活用と連携

SPDM

メカ

③ Mixed Virtual & Real
モデルと実機の連携④ Cross-Divisional
ナレッジの蓄積と共有

材料
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つなぐ技術①：Multi-Disciplinary複合領域にまたがるシステムの協調設計

粒度の異なるモデルを使い分ける

システムシミュレーションを活用する上では，開発のフェーズや設計のターゲットとなる構成要素，評価の目的に応じて異なる粒度（詳細度）のモデルを使い分けることが求められます．
モデルの活用シーンや解決されたい設計課題に基づき，モデル粒度の選択基準・構築方法・モデルの検証手順を一貫してご提案いたします．
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つなぐ技術①：Multi-Disciplinary

複合領域にまたがるシステムの協調設計

各設計領域のモデルを連携する
エレキ
DC-DC

バッテリー
モーター

制御

ソフト

メカ

冷却系（ポンプ・ラジエータ）

自動車のような大規模かつ複雑なシステムの開発においては，設計の担い手が複数の部署やサプライヤーにまたがり，モデル構築もそれぞれで行われます．
このような状況下において，異なるツールで作成されたモデルをつなぎ合わせたり，双方の同期を取りながらシミュレーションを行うような仕組みをご提供します．
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つなぐ技術①：Multi-Disciplinary

複合領域にまたがるシステムの協調設計

背反する性能のトレードオフを評価する
モデルライブラリ
コンポネントの組み合わせ
設計因子⇔評価指標の関係を表現 に応じてモデルを選択
サロゲート
モデル
𝑿

数式モデル

散布図

𝑌=𝑓 𝑿
𝑌

1Dモデル

パラスタ・数値最適化により各制御因子の寄与度や評価指標のトレードオフを評価寄与度

トレードオフ多様化する顧客ニーズへの対応と開発リードタイムの短縮を両立するには，トレードオフの関係にある様々な要求を満足させながら効率的に設計を最適化する必要があります．
RPA（Robotic Process Automation）や機械学習技術により，スピーディーな意思決定を支援します．
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9つなぐ技術②：Multi-Physics / Dimension

0D/1D/3D CAEの活用と連携

マルチフィジックス：異なる物理を「つなぐ」

流体－構造の双方向連成による片持ち梁の流体渦励起振動解析

流体－化学反応－固体熱伝導の双方向連成による燃焼室・ピストンの温度予測

電磁場－構造－音響の一方向連成によるモータ振動放射音の予測

流体力によるタービン翼の振動，電磁加振力によるモータコアの振動，ジュール損失による電子部品の発熱とその強制空冷など，製品設計で扱う現象はほぼ全てにおいて複数の物理が介在します．
このような現象を精度良くとらえるため，流体－構造，電磁場－構造，電磁場－流体など異なるソフトウェア間で必要な物理量を受け渡すための一方向連成／双方向連成の技術をご提供します．
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つなぐ技術②：Multi-Physics / Dimension

0D/1D/3D CAEの活用と連携

マルチディメンジョン：異なる次元を「つなぐ」
流量配分
圧力損失

目標値
形状因子
熱伝達係数

1D CAE：流量配分を最適化
・設計変数：各流路の流量配分
・目的関数：バッテリー温度／圧損

3D結果を1DへF/Bして検証

3D CAE：流量配分を最適化
・設計変数：ダクト形状寸法
・目的関数：各流路の流量

MBDにおいて，1D CAEに代表されるシステムモデルは主に上流工程における「機能」の設計，3D CAEは下流工程における各コンポーネントの「形状」の設計に使用されます．プロセスは必ずしも上流から下流への一方通行ではなく，下流工程で決めた形状因子を上流工程で使用したシステムモデルへフィードバックし，その成立性を確認するフェーズが必要となります．
IDAJでは，機能設計と形状設計のプロセスをシームレスに「つなぐ」ための様々な技術をご提供します．
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つなぐ技術②：Multi-Physics / Dimension

0D/1D/3D CAEの活用と連携

異なる次元を「つなぐ」- 1D CAEと3D CAEのダイレクトカップリング

1D単体計算サージタンクの3次元モデル（3D CAE）

吸排気含めた4気筒システムモデル（1D CAE）

連成開始

サイクル開始時の各気筒間EGR濃度

1D CAEのツールと3次元の流体解析ツールなどを直接カップリングさせることで，詳細かつ高い解析精度が求められる部位は3次元で，それ以外の箇所は1次元で高速に解析を実行します．
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つなぐ技術②：Multi-Physics / Dimension

0D/1D/3D CAEの活用と連携

異なる次元を「つなぐ」- 特性値の抽出による縮退化
電気的寄生成分を抽出

熱インピーダンスを抽出

理想回路

ノイズ

パッケージ構造

熱

3次元形状と物性値などの情報から，熱インピーダンスやRLC寄生パラメータなどの特性値を抽出し，1D CAEのツールに組み込みます．
これにより，1D CAEの計算速度を犠牲にすることなく3次元の形状因子の影響を考慮した評価を行うことが可能です．
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つなぐ技術②：Multi-Physics / Dimension

0D/1D/3D CAEの活用と連携

異なる次元を「つなぐ」- 代理モデルによる縮退化
入力2：バッテリー発熱量

出力

入力
出力：熱伝達量

熱伝達量 [W]

発熱量

発熱量 [W]

冷却風速 [m/s]

冷却風速
CFD結果ROM予測

入力1：冷却風量
時刻 [s]

時刻 [s]

深層学習を用いた代理モデルによるバッテリー放熱特性の予測

3次元の解析ツールの結果に対して，応答曲面法を用いた近似関数や機械学習などを適用することで代理モデルを構築し，1D CAEに組み込むことが可能です．
上記例では3次元CFDを用いて3つのテストシナリオに対して入力を過渡的に変化させた場合の出力の時系列変化を求め，これらの結果を学習させることで任意の入力変化に対する予測モデルを構築しました．
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つなぐ技術③：Mixed Virtual & Real

モデルと実機の連携

V字開発プロセスにおける左右バンクの協調設計
実機モデル
ECU

Engine (+Dyno)

Vehicle

ECU

モデル
Dyno

Engineリアルタイム演算環境

リアルタイム演算環境

ࠣളＣᄐဉ

ࠣളＣᄐဉ

運転パターン
メソッド
結果保存etc.

Vehicle戀非 常停

キャリブレーションツール

戀非 常停

Ethernet

運転パターン
メソッド
結果保存etc.

設計工程である左バンク側で作成されたモデルを，検証工程である右バンク側で活用するためには，モデルと実機が混在する環境での連携，リアルタイム環境へのモデルの対応などの課題を解決する必要があります．
IDAJでは，MILS（Model in the Loop Simulation）からHILS（Hardware in the Loop Simulation）まで，シームレスな環境でV字開発プロセスを推進するためのプラットフォームをご提供します．
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つなぐ技術③：Mixed Virtual & Real

モデルと実機の連携モデルを構築するための測定技術

EMC・マイクロ波/ミリ波測定

熱特性評価用過渡熱試験システム

音響CAEに必要な材料物性測定設計開発においてシミュレーションを活用するためには，モデルを構築する技術だけでなく，その精度を検証するための比較対象となる実測データの取得や，材料物性などの測定技術が必要となります．
IDAJでは，特定の分野における設計や測定技術に精通した専門エンジニアがモデルの構築，実測データの取得，精度検証も含め一気通貫でサポートします．また，状況に応じてパートナー企業様による測定サービスなどをご提案します．
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つなぐ技術④：Cross-Divisional

ナレッジの蓄積と共有

デジタルデータを徹底的に使い倒す

MBDの重要度が高まるにつれ，シミュレーションの手順やモデルの作成ルールをいかにして統一するのか，作成したモデルを部門内・部署を超えてどのように共有して活用するかなど，MBDによる設計開発のプロセスとそのデータの適切な管理方法を検討する必要性に迫られています．
IDAJでは長年にわたるMBDコンサルティングの経験をもとに，お客様の設計開発プロセスに合わせたデジタル資産およびタスク管理を実践するための環境構築をサポートします．
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17お問い合わせ web: https://www.idaj.co.jp/
 e-mail: info@idaj.co.jp

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