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動的サロゲートモデル作成ツールromAIをリリース

動的サロゲートモデル作成ツールromAIがリリースされました。

機械学習および物理法則を利用することで、3DCAEシミュレーション結果や実験データから高速・高精度な動的サロゲートモデル・1Dモデルを作成することができます。 

AIと微分方程式を融合したAltair独自の手法により、従来のAIによる時系列データ解析RNNやLSTMと比較し、各段に少ない学習データで高精度に物理現象を予測することが可能です。 

Altair Twin Activateをインストールいただき、ExtensionsのromAIを有効とすることでご利用いただけます。 

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使用製品:Altair Twin Activate

はじめに

ウェビナー動画の視聴・資料のダウンロードはこちら

romAIの使い方(ダウンロード・インストール方法 & 操作方法 & FMU出力)はこちら

社外発表・講演

1DCAE・MBDシンポジウム 2021 (2021/12/8-10)

「AIによる実験・3DCAE結果を用いた効率的な1Dモデル化手法romAIの提案」

講演論文、講演資料のダウンロードはこちら

ATCx 自動車・次世代モビリティ 2022 (2022/6/30-7/1)

「AIによるバッテリ性能予測ソリューション」

講演録画の視聴および資料のダウンロードはこちら

ATCx 建機・農機 2022 (2022/7/22)

「動的サロゲートモデル作成ツールromAIの重機設計への適用事例」

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Asian Modelica Conference 2022 (2022/11/24-25)

3D-1D Integration by AI and FMI (AIとFMI による3D 1D シミュレーションの統合)

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1DCAE・MBDシンポジウム 2022 (2022/12/7-9)

「動的サロゲートモデル作成手法romAIのDEMへの適用」

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インダストリアルデジタルツインサミット 2023 (2023/8/3)

「物理とデータで実現するアルテアのデジタルツイン」

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CAE Solutions様主催 Altair製品テクニカルセミナー (2023/8/29)

「AIを活用した低次元化モデル(ROM)とデジタルツインの生成」

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1DCAE・MBDシンポジウム 2023 (2023/11/29-30)

「ドライブトレインCFDシミュレーションにおけるAIの活用」

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アルテア AI ワークショップ 東京 (2024/4/25)

「デジタルツインでビジネスの価値を高める」

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インダストリアルデジタルツインサミット 2024 (2024/8/2)

「物理とデータで実現するアルテアのデジタルツイン」

講演論文、講演資料のダウンロードはこちら

アルテア AI ワークショップ 大阪 (2024/10/8)

「物理シミュレーションとデータ解析で最適化するデジタルツイン」

講演資料のダウンロードはこちら

1DCAE・MBDシンポジウム 2024 (2024/11/28-29)

「機械学習と1Dシミュレーションを活用したパワーエレクトロニクス設計」

講演論文、講演資料のダウンロードはこちら

自動車技術会フォーラム 2024オンライン冬季 (2025/1/24)

「動的サロゲートモデルromAIと高速物理予測physicsAIのCFDへの適用」

講演資料のダウンロードはこちら

アルテア 新ソリューションご紹介ウェビナー (2025/2/4)

「機械学習と1Dシミュレーションを活用したパワーエレクトロニクス設計」

ウェビナー視聴および講演資料のダウンロードはこちら

電力変換&モータードライブ チャットシリーズ (2025/2~)

「romAIを用いたパワーコンバーターのAIサロゲートモデル」

ウェビナー視聴および講演資料のダウンロードはこちら

ブログ

romAI関連のブログです。

人工知能(AI)は現代制御理論と手を取り合えるのか?

バランシングテーブルを題材にromAIを制御設計に適用した事例です。

人工知能(AI)を活用した離散要素+マルチボディ連成シミュレーションの高速化

離散要素法EDEMによるバケットシミュレーションをromAIに置き換え、計算時間を短縮した事例です。

人工知能(AI)を活用したマルチフィジックスアプローチによるソレノイドバルブ解析の高速化

パイプ内流れのCFDをromAIに置き換え計算時間を短縮した事例です。

設計パラメータを考慮した動的サロゲートモデルの作成

よくある質問「形状変更しても予測できますか?」に対して、ばねマスの簡易モデルを用いて、質量を変更した場合の応答が予測できるかを検証しました。

AIとシミュレーションの組み合わせによる効率的な粉体混合プロセスの最適化

離散要素法EDEMによる粉体混合プロセスをromAIに置き換え、計算時間を短縮した事例です。

人工知能(AI)を用いたリニアアクチュエータの動的低次元化モデル (Dynamic ROM) の生成

電磁界解析FluxのリニアアクチュエータをromAIに置き換え、計算時間を短縮した事例です。

人工知能(AI)を活用したトラック走行シミュレーションの高速化とは?

機構解析MotionSolveのトラック走行シミュレーションにおいて、計算コストの高いリーフスプリングサスペンションをromAIに置き換え、計算時間を短縮した事例です。

romAI & nFX : ドライブトレインCFDシミュレーションにおけるAIの活用

SPH法の流体ソルバnanoFluidXによるギアボックス内のオイル流れシミュレーションをromAIに置き換え、計算時間を短縮した事例です。

機械学習によるROMを用いた永久磁石同期モーター(PMSM)のセンサレス制御 2024/3 New!!

永久磁石同期モーター(PMSM)を例に、電流・電圧からromAIでローター角度を予測し、センサレス制御に適用しました。

機械学習による降圧コンバーターの低次元化モデル(ROM)作成 2024/4 New!!

パワーエレクトロニクスPSIMの降圧コンバータ―回路モデルに対し、romAIを用いて、信号波の電圧を入力として、降圧コンバータ―の出力電圧を予測するモデルを作成しました。

パワーショベルにおけるバケット形状の最適化 2024/5 New!!

Altair Inspireのパラメトリックモデリング、HyperStudyのDOE、MotionSolveとEDEMの連成シミュレーションおよびromAIによる低次元化モデルを用いた最適化により掘削性能を向上させるバケット形状を導出しました。

AIを活用した車室内空調の快適性向上 2024/6 New!!

3DCFDのAcuSolveを用いた熱流体解析とromAIによる低次元化により、車室内の温度を高速に予測する手法を紹介します。

romAI検証コーナー

シンプルなモデルを使用して、romAIの機能をチェックしていきます。

第1回: 線形回帰

第2回: 非線形回帰(3次関数)

第3回: Regularization Coefficientとは

第4回: 非線形回帰(インパクト関数)

第5回: ニューロン数・レイヤー数で結果がどう変わる?

第6回: トレーニングデータは分割したほうがいいのか?

第7回: 静的か動的か? 2022/2/1

第8回: 加速度入力のROMは作れるか? 2022/2/2

第9回: Learning Rate(学習率)とは 2022/2/17, romAI 2021.2.1使用

第10回: van der Pol方程式のリミットサイクルを再現できるか? 2022/3/1, romAI 2021.2.1使用

第11回: Physical Informedアプローチ 2022/3/2

第12回: バッチトレーニング 2022/4/20, romAI 2022.0使用

第13回: 繰り返しトレーニング 2024/2/24, romAI 2023.1使用 New!

便利ツール

複数のcsvファイルを1つのファイルにマージするスクリプト

複数のトレーニング用csvファイルをマージする際にご利用ください。

romAIチェックモデル

Altair ActvateでromAIモデルの計算を実行し、テストデータと比較するモデルです。任意の入出力ポート数に対応していますし、出力すべてのグラフを自動作成します。romAIモデルの確認用にご利用ください。

リリース情報

ver. 2021.2

  • 初回リリース
  • ActivateにromAIライブラリを追加することでご利用いただけます

ver. 2022

  • Activate2022にプリインストールされました。拡張マネージャーより、romAIを有効にすれば、romAIメニューが表示されます
  • バッチトレーニングが可能となりました。デモブラウザにサンプルがございます

ver. 2022.1

  • トレーニングのリスタートが可能となりました
  • トレーニング途中のモデルの書き出しが可能となりました

ver. 2023

  • romAI DirectorのGUIが刷新され、さらに使いやすくなりました
  • ニューラルネットワークの自動探索機能が追加されました
  • ポストプロセッサにて複数トレーニングモデルの比較が可能となりました
  • プリプロセッサに特徴量の相関関係を示すヒートマップが追加されました

ver. 2023.1

  • 同一のニューラルネットワークに対する繰り返しトレーニングが実装され、異なる乱数を使用したモデルを自動作成可能となりました

ver. 2024

  • 静的モデルにおけるモデル分割機能が追加されました
  • レポート生成機能が追加されました
  • ポストプロセスにおいて複数モデルの予測結果の重ね書きが可能となりました
  • プリプロセスにおいてドメインビュープロットが追加されました
  • 消費ユニットが60に変更になりました

ver. 2025 (+2024.1)

  • SINDy(非線形動力学のスパース同定)モデルが選択できるようになりました
  • romAI Directorでの周波数応答表示が可能となりました
  • romAIモデル実行用APIが実装され、ブロックダイアグラム無しで実行可能となりました

ver. 2025.1

  • romAI Directorから直接FMU出力が可能となりました

その他

大富浩一先生(日本機械学会 設計研究会)がMONOistで連載されている1Dモデリングの勘所第16回「低次元化モデリング(ROM)を様々な視点から考える」にてromAIが掲載されました。

ぜひお読みください。

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