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「当初の目的は、既存の入力データを使用して、エンジン部品が故障するタイミングを予測することでした。そのため、フルスケールのシミュレーションではなく、代わりに計算負荷が小さい次数低減モデル(ROM)を導入して、結果を迅速に得ようと考えました。この目的のために、マルチフィジックスソルバーの機能と次数低減モデリングを組み合わせたところ、現在の運用状態に基づく予測が行えるようになりました。」
— 水谷雅巳氏
(コマツ、生産本部、生産技術開発センタ、油機・エンジングループ、性能向上チーム、技師)
コマツのエンジニアたちは、社内衛星システムから取得した温度データなどの既存データを活用してシミュレーションを実行し、エンジン部品の故障を予測することを計画しました。この計画では、運用中の機械の予測とシミュレーションの実行時間を短縮するために、フルスケールシミュレーションではなく、ROMを導入しました。
具体的には、Ansys, part of Synopsysが提供する、次数低減モデリング機能を備えたマルチフィジックスシミュレーションソリューションを導入して、モデルの複雑さを軽減し、ランタイムを短縮して、構造、流体、および熱解析を通じてデータを検証しました。
その結果、当初の予想よりもはるかに効率的かつ短時間にエンジン故障を予測できる手法を開発できました。
コマツは、建設、鉱業、林業、産業用重機の世界有数のグローバルメーカーである。出典:Adobe Stock画像。この画像は説明用のイメージであり、実際の製品または部品を示すものではない。
コマツは、世界各地の重要な事業やプロジェクトを推進するために不可欠な産業機器や建設機械を製造しています。そうした機械の予期しない故障やダウンタイムは、お客様の収益に直接影響を及ぼし、コストのかかる遅延や生産性の低下を招く可能性もあります。
従来、コマツのエンジニアたちは、予知保全やエンジン寿命を予測するための効率的な方法を持っていませんでした。フルスケールのシミュレーションは、計算コストと時間がかかります。また、従来の熱疲労解析では、実際の熱条件の計算データが必要となります。
排気マニフォールドの3Dイメージ画像。この画像は説明用のイメージであり、実際の製品または部品を示すものではない。
コマツは、Ansys, part of Synopsysが提供するマルチフィジックスシミュレーションソリューションを導入して、エンジン故障を効率的に予測する手法を開発した。出典:Adobe Stock画像。この画像は説明用のイメージであり、実際の製品または部品を示すものではない。
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