CAE における機械学習の利用動向― 宇宙機開発への活用可能性

Machine Learning Trends in CAE: Their Applicability to Spacecraft Development
原田 竜善＊

Tatsuyoshi Harada

我々は、CAE（Computer Aided Engineering）技術を用いて宇宙機の熱・構造に関する設計・開発事業を行っている。その CAE 技術における機械学習の活用について、近年産業界・学会で事例が多く紹介されている。本稿では、CAE の機械学習活用に関する調査報告と、「宇宙機開発分野の CAE」の機械学習活用の可能性について整理する。
We have been performing thermal and structural analyses for spacecraft design and developmentusing computer aided engineering（CAE）. Many applied cases of machine learning approach to CAE
are recently reported in industry and academic conferences. This report summarizes utilization trendsof the machine learning and possibility to spacecraft development.

AI関連発明の国内出願件数の推移

[件]
3500
3000
2500
2000
1500
1000
50001．
まえがき
宇宙機は、総開発費用が数百億円規模と高額で、一度運用を開始すれば保守が困難であり、宇宙空間で数年から十数年間運用される事から、高い品質・信頼性が求められている。それに対して CAE 解析・試験などによる信頼性を確保している。一方、近年の宇宙の商用利用・

1988
1989
1990
1991
1992
1993
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1995
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2012
2013
2014
2015
2016
2017

網羅的な設計検証や、設計マージンなどにより、品質・AI関連発明財政負担軽減などを背景に、更なる生産性の向上・コス[出願年]

ト削減が求められている。これらの課題に対し、新たな

図1

AI 関連発明の国内出願件数の推移

試みとして、現在様々な産業で研究・開発が盛んな機械学習の活用の可能性を検討する。

は、メカトロ、情報通信機器、交通などに関連する分野

本稿では、宇宙機の熱・構造設計で広く用いられていに AI を導入しようとする傾向が強いと分析されている。

る CAE に着目し、CAE の機械学習の活用について事例
2.2を調査し報告する。また、宇宙機の熱設計を例に、CAEにおける機械学習活用方法案を示し、最適化や自動化なCAE は、実験、理論科学に続く第三の科学と言われる

ど、生産性向上について整理する。

計算科学を設計分野に活用した技術であり、宇宙機の設計で広く活用されている。それに対して、第四の科学と2．
CAE の機械学習活用に関する調査
2.1

技術の位置づけされるのが機械学習などのデータ科学であり、実験・観産業界の状況測・シミュレーションなどで収集したデータを分析し結図１に示すとおり、第二次 AI ブームのピークであっ論を導き出す手法である。これらの手法も設計・性能評

た 1991 年以降、AI 関連の発明件数は減少傾向であった。

価・予測技術などに用いられている。

しかし、近年の産業界の AI 技術の取り組みは活発で、AI
2.3関連の発明・特許出願件数が 2014 年以降に急増してお⑴り、2017 年には約 3000 件に上っている 。特徴として＊鎌倉事業部

宇宙第三技術部

CAE の機械学習活用事例

宇宙開発に関連した分野で、CAE と機械学習を用いた

1

MSS 技報・Vol.30

表1

産業界における CAE の機械学習活用事例
事例

分野

手法

① 数値流体解析による流体制御予測

機械設計② 基盤設計における必要総数予測

プリント基板設計 サポートベクター回帰

2018
2016

③ 機械設計における３次元モデル部品の自動検出 機械設計

機械学習（詳細不明）

2016④ タービン翼の圧力損失最小／形状最適化

機械設計

deep Q–network

2019⑤ 人工衛星の断熱材（MLI）面積最小化

人工衛星設計

遺伝的アルゴリズム

2007⑥ はんだ付け時の熱風の温度・速度の自動化

はんだ技術

機械学習（詳細不明）⑦ 圧縮機のサージ流量予測

機械設計

深層学習

⑧ 人工衛星運用時の故障予兆検知

人工衛星設計⑨ 自動車衝突時のシミュレーション

自動車開発

再帰型ニューラルネット，サポートベクターマシン
機械学習（詳細不明）⑩ 解析形状モデルの機械学習の手法に関する調査 CAE 解析

geometric deep learning⑪ 衛星画像の変化検知

深層学習

防災

(ⅳ)

(ⅰ)

報告年

深層強化学習2019

設計パラメータ※

機械学習

CAEモデル構築に必要な設計データ(境界条件・材料物性・形状寸法等)

設計パラメータ/学習データを基に推定モデル構築
(ⅴ)

(ⅱ)

2018
2018
2018

CAE解析

設計作業

CAEモデル構築
パラメータスタディ計算実施（学習データ生成）

推定モデルを使い設計実施(ⅲ)

事例報告を調査し表１に整理する⑵～⑼。①～⑥が機械学習の強みである最適化や逆解析に関する事例であり、⑦学習データ※～⑨が CAE 解析では難易度が高い問題に機械学習を利

1

CAE解析による大量の計算結果用した例である。⑩ ⑪では機械学習に不可欠な学習

1：設計パラメータを変えて推定2：推定モデルを2変えて設計データ（入力データ）をシミュレーションなどで自動生END成する内容が報告されている。
：CAEによる機械学習の教師ありデータ生成

3．宇宙機開発分野 CAE への機械学習活用の可能性

図2※：機械学習の教師ありデータ

CAE による学習データ（教師あり）の生成

前章の調査から、CAE における機械学習の活用方法は以下のように分類できる。の推定モデルを使って設計を行い、必要に応じパラメー(1)

機械学習の学習データを CAE 解析モデルから生成タやモデルを見直しながら繰り返す。

(2)

CAE モデルの入力パラメータを機械学習で生成(3)

従来の CAE 解析の機械学習への置き換え

以下に、主要な処理であるⅱ CAE 解析と、ⅳ 機械学習の内容について記す。

上記⑵の方法は、学習に関するパラメータの決定方法
3.1.1

が工学的解釈を積み上げるような方法でないため、設計ⅱ CAE 解析へのフィードバックがブラックボックス化する懸念があ

設計条件を変えながらパラメータスタディ計算を実行り実用化が進んでいない。⑶の方法は、方程式をニューし、設計値とその解析結果から教師付きの学習データをラルネットワークで近似し、メッシュフリーな数値計算生成する。パラメータスタディの対象となる設計項目はを行う方法などが提案されているが、現状では精度の面

図３の入力と出力の部分に示す多数の設計項目である。

で CAE に置きかえるには至っていない。

この中から機械学習の推定モデル作成に必要な項目を選

それに対して⑴の方法は、設計と解析との関係が明示

び、パラメータスタディ用の CAE モデルを構築する。

的である。また、機械学習による最適化や自動化などの図３に宇宙機の熱解析に必要な入出力データと CAE 解メリットも利用できるなど、宇宙機設計に活用できる可析との関係を示す。

能性があると考えられるため、本稿では⑴の方法について更に検討する。
3.1【CAE解析】
入力（設計パラメータ）(a)打上日時(b)打上時熱環境条件
フェアリング内壁温度
自由分子流加熱(c) 軌道熱入力定数
太陽光強度(a)~(i)
アルベド係数惑星赤外強度(d)軌道条件(e)姿勢条件(f)運用条件(g)機器の熱条件
形状 比熱・密度
発熱量 表面光学特性(g)~(i)
熱伝導率 取付面積
許容温度(h)構体の熱条件
形状 比熱・密度
発熱量 表面光学特性
熱伝導率 取付面積
許容温度(i)機器レイアウト(初期)

機械学習活用法の検討⑴の活用方法について、表１の事例からは手法の詳細などの情報が少なく十分な分析ができなかったため、本稿では図２に示す方法を提案し検討を行う。なお、機械学習の入力データは、表１の事例の中で多く用いられていた「学習データ（教師あり）」とする。
図２で提案する機械学習の活用方法では、ⅰの設計データを基に、ⅱで有限要素法や有限差分法などの解析的手法により近似解を求める。ⅲで CAE 解析結果から処理（設計・解析）
Start
設計
内外部熱環境条件(ⅰ)(ⅱ)
熱設計(ⅱ)(ⅴ)(ⅵ)(ⅶ)
CAE解析
熱数学モデル

出力（設計・解析結果）(ⅰ)軌道熱入力(ⅱ)熱設計結果
放熱面積
断熱材レイアウト
表面熱光学特性レイアウト
ヒートパイプヒートシンクヒータ
取付方法（断熱/熱的フィラー）(ⅲ)予測温度(ⅳ)運用制約条件(ⅴ)機器レイアウト（成立）(ⅵ)質量（熱制御系）(ⅶ)消費電力（熱制御系）

計算実行(ⅲ)(ⅵ)(ⅶ)
パラメータ変更
機器発熱、放熱面積、接触ｺﾝﾀﾞｸﾀﾝｽ等、設計ﾊﾟﾗﾒｰﾀを変更する(ⅱ)～(ⅶ)
End

学習データ（教師あり）を生成し、ⅳで機械学習により不確定なモデルパラメータを決定する。ⅴでは機械学習

図32※入力と出力は宇宙機の熱設計の例

CAE の主な流れと入出力データ

MSS 技報・Vol.30

【機械学習】
入力（学習データ）(a)発熱データ(発熱量/形状/機器レイアウト)(b)温度データ（予測温度）(c)放熱面積（解析結果）※教師データ

処理(学習)

表2

出力（推定）(ⅰ)放熱面積 ※推定

Start
機械学習
（回帰分析）(a)~(c)𝑦𝑦𝑦𝑦 = 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑥𝑥)

(ⅰ)
End

図43.1.2

検討モデルの前提条件

熱的に定常状態
軌道熱入力は太陽光のみ外部搭載機器からの赤外放射なし
太陽光強度（一定値）1,350 [W/m2 ]機器発熱量
10 [W]，12 [W]，15 [W]
放熱面積0.16 [m2 ]，0.09 [m2 ]，0.04 [m2 ]，0.01 [m2 ]※入力と出力は宇宙機の熱設計の例

機械学習の処理の流れと入出力データ

ⅳ 機械学習宇 宙 機 の 放 熱 面設計を 例 とした場合、学習データ

101

102 103 104105

106 107 108

101 102 103 104 105 106 107 108

201

202 203 204

205

206 207 208

201 202 203 204 205 206 207 208

301

302 303 304

305

306 307 308

301 302 303 304 305 306 307 308

401402 403 404

405

406 407 408

401 402 403 404 405 406 407 408

501

502 503 504505

506 507 508501 502 503 504 505 506 507 508

601

602 603 604

605606 607 608

601 602 603 604 605 606 607 608

701

702 703 704705

706 707 708

701 702 703 704 705 706 707 708

801

802 803 804805

806 807 808

801 802 803 804 805 806 807 808

放熱面積：0.09[m^2]放熱面積：0.16[m^2]（教師あり）は、図３の⒢～⒤に示す発熱量／形状／機器レイアウトと、ⅱ ⅲ ⅴに示す放熱面積／予測温度／機器レイアウトになる。図４に機械学習と入出力データの101

102 103 104105

106 107 108

101 102 103 104 105 106 107 108

201

202 203 204

205

206 207 208

201 202 203 204 205 206 207 208

301

302 303 304305306 307 308

301 302 303 304 305 306 307 308

関係を示す。なお、機械学習の手法としては回帰分析を

401402 403 404

405

406 407 408

401 402 403 404 405 406 407 408用いた。

501502 503 504

505

506 507 508

501 502 503 504 505 506 507 508

601

602 603 604

605

606 607 608

601 602 603 604 605 606 607 608

701

702 703 704705

706 707 708

701 702 703 704 705 706 707 708

801

802 803 804805

806 807 808

3.2

簡易モデルによる検証

図２の実現性を確認するために、宇宙機の放熱面積を

801 802 803 804 805 806 807 808

放熱面積：0.04[m^2]放熱面積：0.01[m^2]
放熱面
放熱面/発熱部算出する模擬設計を実施する。検討では、機器発熱量３パターン、放熱面積は４パターン、計 12 ケースのパラ図5メータスタディを行い、発熱機器搭載パネルを 40 ℃に制御する放熱面積推定モデルを、機械学習により算出する。検討の前提条件を表２に、CAE モデルで定義した
T [℃]形状モデル図（メッシュ図）を図５に、CAE 解析の結果（学習データ（教師あり））を図６に、機械学習により推定したモデルを図７に各々示す。本稿の熱解析には、汎用熱解析ソフトウェアの SINDA/FLUINT を使用する。
本モデルは、図５に示すとおり、放熱面を８×８に分1101009080706050403020100-10 00.02-200.01[m2]-30CAE モデル図

設計目標温度40℃
0.16[m2]

0.04 0.06
0.04[m2]

0.080.1
0.09[m2]0.120.140.160.18

Arad [m2]割する。発熱機器は放熱面パネル中央とし、放熱面形状
10[W]は中央から同心円状に１メッシュずつ変化させる形状とする。

図612[W]

15[W]

学習データ（教師あり）

パラメータスタディの結果を、横軸「放熱面積（入力）」、縦軸「予測温度（出力）」とし、機器発熱量ごとに整理して図６のグラフにまとめ、学習データ（教師あり）
Arad [m2]を作成する。
図６の学習データ（教師あり）から、設計目標温度に対する「機器発熱量と放熱面積」の値を抽出して機械学習（回帰分析）を行い、推定モデルを算出する（図７）。
図７では推定モデルと理論値をプロットし、推定モデ

0.1
0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0𝑦𝑦𝑦𝑦 = 0.00605𝑥𝑥𝑥𝑥 − 0.031328ルと理論値との比較を行った。理論値は以下の式⑴に1012141618Pe [W]より算出する。その考え方を以下に示す。
宇宙機における熱平衡を考える。宇宙空間からの熱解析値

入力と宇宙機内部での発熱量の合計は、宇宙機表面から

図73

推定モデル

理論値

推定モデル

MSS 技報・Vol.30

結論を以下に記す。

宇宙空間に放射する熱量に等しいので２章では、産業界・学会から報告されている複数の論

𝛼𝛼𝛼𝛼𝑃𝑃𝑃𝑃s sin 𝛽𝛽𝛽𝛽 𝐴𝐴𝐴𝐴rad + 𝑃𝑃𝑃𝑃e = 𝜂𝜂𝜂𝜂𝜀𝜀𝜀𝜀𝜎𝜎𝜎𝜎𝑇𝑇𝑇𝑇 4 𝐴𝐴𝐴𝐴rad

文・技術資料により、CAE 解析での機械学習利用の実例⑽が成り立つ 。これより
𝑃𝑃𝑃𝑃e
𝐴𝐴𝐴𝐴rad =4(𝜂𝜂𝜂𝜂𝜀𝜀𝜀𝜀𝜎𝜎𝜎𝜎𝑇𝑇𝑇𝑇 − 𝛼𝛼𝛼𝛼𝑃𝑃𝑃𝑃s sin 𝛽𝛽𝛽𝛽)を確認した。ただし、製品設計への汎用的な適用例や、⑴一般化している手法やツールの事例など、産業界での普及は確認できず、業務への適用を検討する際は留意す

ただし

2𝐴𝐴𝐴𝐴rad ：放熱面積 [m ]𝜂𝜂𝜂𝜂 ：フィン効率 [–]𝑃𝑃𝑃𝑃e ：機器発熱 [W]

べきである。また、手法の詳細については情報が少なく𝛼𝛼𝛼𝛼 ：太陽光吸収率 [ – ]学習の学習データを CAE 解析モデルから生成する」方法

十分な分析ができなかったため、３章では産業界の事例

𝜀𝜀𝜀𝜀 ：赤外放射吸収率 [ – ]の中から、実用的と考えられる方法の一つとして「機械𝜎𝜎𝜎𝜎 ：Stefan–Boltzmann 定数 [Wm–2K–4 ]𝑇𝑇𝑇𝑇 ：放射面温度 [K]–2𝑃𝑃𝑃𝑃s ：太陽光強度 [Wm ]𝛽𝛽𝛽𝛽 ：太陽光入射角 [ rad ]を選び試行した。その結果、宇宙機の熱設計において、
2推定モデルと理論値を比較すると、放熱面積 0.03 m

機器発熱量を変数とした最適な放熱面積を機械学習付近では良く合うが、放熱面積が広がるにつれて差が広（回帰分析）で求める事ができ、機械学習活用の可能性のがる傾向にある。これは、理論値ではフィン効率一定と一例を確認した。

しているのに対し、推定モデルは CAE モデル側でメッ

また、３章の⑵の行で述べた「設計に機械学習を用いシュを詳細化しフィン効率の変動を模擬しているためでた場合のブラックボックス化は実用化に向けての障壁とあり、CAE 解析と機械学習を組み合わせた推定モデルのなる」と複数指摘 ⑾ ⑿ されており、留意が必要である。

利点と考える。

なお、本稿では対策としては３章の⑴で述べたとおり

また、図７の推定モデルの算出は機器発熱量を説明「CAE の計算結果を機械学習の入出力データとする方法」

変数とする単回帰分析により行っているが、実設計におを提案した。

いては、他の設計パラメータも説明変数に加えた重回帰参考文献分析などにより、複数の設計パラメータの評価が求められるので、実用の際は注意が必要である。

(1) 特許庁 審査第四部 審査調査室：AI 関連発明の出願状況調査（2019）

3.3

留意点

(2) 小泉 拓：宇宙開発におけるデータサイエンス・AI

検討した手法は、数値解析により人工的にデータを作の利用に向けた試み，みずほ情報総研レポート，
15，16 ～ 25（2018）

り出す方法であり、それが故に以下のような利点や難点が指摘されている。

(3) 野崎 直行，今野 栄一，佐藤 満，坂入 慎，澁谷 利

機械学習に CAE 解析を使用する利点として、機械学

行，金澤 裕治，Georgescu，S.：製品設計における習の入力データとなる「教師データ」の生成のしやすさ

人工知能技術の応用，雑誌 FUJITSU，67，No.3，58がある。例えば、CAE 解析を複数の条件を変更しながら～ 65（2016）自動的に実行し、大量のデータを生成する事が可能で(4) 斉藤 弘樹，服部 均，米倉 一男：機械学習と CAEあり、解析ケースを追加しデータを増やす事も容易であを利用したターボ機械の設計支援技術，IHI 技報，る。また、自然由来のデータを使用した場合にしばしば

59，No.1，30 ～ 43（2019）

発生するデータのノイズも CAE 解析では基本的に発生(5) 津田 健太，岡本 篤，千葉 正克，大久保 博志，東 久

しないため、均質なデータを生成できる。

雄，杉山 吉彦，秋田 剛，中村 揚介，今村 博昭：遺一方、CAE モデルの特徴であるメッシュデータに由来

伝的アルゴリズムによる 50 kg 級小型衛星の熱制御する難点がある。それは、立体や平面などの形状を模擬

シ ス テ ム 設 計， 日 本 航 空 宇 宙 学 会 論 文 集，55，

した幾何学データに対して、複数の学習アルゴリズムがNo.639，195 ～ 201（2007）

提案され、問題に適した使い分けが必要とされているこ(6) MONOist：AI と CAE、ビッグデータの融合で匠のとであり、実用には注意が必要である。

技は残せるのか―オムロンのチャレンジ（2018）https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1809/21/

4．
むすび

news025.html

本稿の目的は、宇宙機設計業務で使用している CAE 解(7) 杉江 卓哉，梅津 里香，竹島 敏明，海老沢 研，長瀬析への機械学習の活用の可能性について、産業界の事例

雅之，湖海 亮：機械学習を用いた宇宙機の故障検（２章）や技術的検討（３章）により調べる事であった。

知，宇宙科学情報解析シンポジウム（2018）

4MSS 技報・Vol.30

(11) 宮川 尚紀：シミュレーション解析における機械学

https://repository.exst.jaxa.jp/dspace/bitstream/a–

習の展開可能性，みずほ情報総研技報，9，No.1

is/879968/1/SA6000122017.pdf（2018）(8) MONOist：CAE の代わりに AI でボンネットの構造(12) 和田 義孝：深層学習，日本機械学会計算力学部門

を分析、頭部障害値が誤差５％で一致した（2018）

ニュースレター，No.58，11 ～ 14（2017）https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1809/18/
news027.html(9) 株式会社科学計算総合研究所：FEM と幾何学の機

SINDA/FLUINT は、C&R Technologies，Inc. の商標または登録商標です。

械学習（2019）
https://www.ricos.co.jp/tech–0101_ml_fem_geometry/

執筆者紹介(10) 大西 晃，ほか 編：宇宙機の熱設計，名古屋大学出原田 竜善

版会（2014）1996 年入社。入社以来、宇宙機の熱設計・解析業務等に従事。

5

MSS 技報・Vol.30