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Altair SimLab / ElectroFloとHyperStudyを活用した電子機器の熱解析DOE手順書
Altair SimLab / ElectroFloの高度な熱解析機能とAltair HyperStudyを組み合わせることで、電子機器の熱解析におけるDOE（実験計画法）を効率的に実行できます。 本稿では、Altair SimLab / ElectroFloを用いて電子デバイス、ヒートシンク、ファンの熱解析モデルを構築し、それをAltair HyperStudyと連携させることで、発熱量・ファン速度・周囲温度の変化に伴うデバイス温度を自動で算出する手法を解説します。さらに、取得したデータを活用し、フィットモデル（予測モデル）を作成するプロセスについても紹介します。 下記より、手順書およびモデルをダウンロードいただけます。ご利用ください。…
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SimLab / ElectroFloを用いた電子機器の熱解析手順書
Altair SimLabおよびElectroFloを使用すると、複雑な形状や空気の流れ、熱経路を考慮しながら、電子デバイスの温度解析を迅速に行うことができます。 本投稿では、問題を単純化し、「デバイスの発熱」「ヒートシンクへの熱伝導」「ファンによる冷却」を考慮した解析手順書を作成しました。本手順を用いることで、指定したデバイスの発熱量、ファンの風速、周囲温度におけるデバイス温度を予測できます。 下記より、手順書およびモデルをダウンロードいただけます。ご利用ください。 使用ソフト： 大規模有限要素モデリングとアセンブリ | Altair SimLab
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ギアの応力解析（機構解析から構造解析への接触荷重マッピング）
Altairの機構解析ソフト「MotionSolve」と構造解析ソフト「OptiStruct」、さらに「MD-Tools」を組み合わせることで、ギアの応力解析を高精度に実施できます。MotionSolveによる剛体接触計算で算出された接触荷重をOptiStructへマッピングすることで、接触荷重を考慮した部品の応力解析が可能になります。これにより、ギアなどの接触部品の負荷条件をより正確に反映した解析が行え、設計の最適化や耐久性評価に貢献します。 本シミュレーションのチュートリアルを作成しましたのでご利用ください。 使用ソフト： マルチボディシステムシミュレーション| Altair MotionSolve 最適化が可能な構造解析ソルバー |…
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凹凸路面上の車両走行シミュレーション
アルテアの機構解析ソフトMotionSolveの車両ツールとMD-Toolsを組み合わせると、凹凸路面上の車両走行シミュレーションが簡単に実施でき、車両の耐久性を評価できます。 本シミュレーションのチュートリアルを作成しましたのでご利用ください。 使用ソフト： マルチボディシステムシミュレーション| Altair MotionSolve New MD_Tools extension for Compose, TwinActivate and HyperWorks v2024.x — Altair Community
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1DバッテリーモデルEnergy Storage Libraryの使い方
アルテアの1DシミュレーションツールTwin ActivateのEnergy Storage Libraryを使用すると、多段RCペアを含む高機能なバッテリーの1D等価回路モデルを使用できます。 また、パワーエレクトロニクスシミュレーションPSIMとの連携も可能で、パワーコンバーターを含むバッテリーの充放電シミュレーションも可能です。 今回は、多段RCペアを含まないPSIMのサンプルバッテリーモデルの特性をEnergy Storage Libraryのバッテリーモデルで再現するチュートリアルを作成しました。 そのほか、発熱計算、1D熱モデルとの連携による温度依存性の考慮など、さまざまな機能をご利用いただけます。 お試しください。…
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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 / 自動車技術会フォーラム 2024オンライン冬季 講演資料
自動車技術会フォーラム 2024オンライン冬季にて、 「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」 とうタイトルで講演させていただきました。 【24-W4】自動車開発におけるデータ駆動型CFDの課題と将来｜公益社団法人自動車技術会 講演資料をアップロードしましたので、添付pdfファイルをご参照ください。 physicsAIの紹介 幾何学的深層学習（Geometric Deep Learning）を活用して、形状の変化に対する高速な性能予測を実現する手法です。 romAIの紹介…
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RapidMinerでRの実行
RapidMiner StudioとRapidMiner AI Hubで、Rを実行する方法についてご紹介します。Rは、主に統計解析やグラフィックに使用される オープンソースな言語・環境で、多様な統計手法を使用することができます。連携させることで、より高度な分析が可能になります。 RapidMiner StudioでRを実⾏するには、以下が必要です。 • Rの実⾏環境 • 「R Scripting」エクステンション • パスの設定 以下などを参考に、Rの実⾏環境を⽤意します。 https://cran.ism.ac.jp/ ※この続きは以下のpdfでご覧ください。
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代表的な拡張機能の紹介 ーIn-Database Processingー
データベース上の処理を視覚的に行うことができる拡張機能 ”In-Database Processing Extension”をご紹介します。SQLで書く必要がなく、データ準備や前処理がより効率的に実行できます。パラメータの解説や使用方法も掲載しておりますので、ぜひご活用ください。 In-Database Processing（データベース内処理）は、その名の通りデータベースシステム内でデータの準備や前処理を⾏うことを指します。…
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RapidMiner CheatSheet 前処理編
RapidMiner Studioには2021年3月段階で1500を超えるオペレーターが収録されており、非常に多機能となっております。今回はデータ前処理で良く使われるオペレーターに絞って、CheatSheetにまとめましたので、是非こちらをご覧になりながら、RapidMinerで前処理を実装してみてください。
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Deleyオペレーターを使用した一定間隔処理
RapidMiner Studioで作成したプロセスを一定間隔遅らせて実行する処理をご紹介します。例えば、あるデータ加工の処理が1時間後には終了する予定なので、そのデータが生成されてから実行したいといった場合に利用できます。 Operator Toolbox Extension（無償拡張機能）を使用しており、サンプルデータとプロセスは下記よりダウンロード頂けます。ぜひご参考にしてください。 ▼サンプルデータとプロセス ▼Extensionのインストール方法 ※内容については以下のpdfでご覧ください。
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SimLabでRadioss Droptestを使っている方が、解析終了時間を延長する方法
落下解析など実施されて0.1秒まで計算したのに、山場はもう少し遅い時間にありそうだ、と言うことは良くあると思います。特に大規模計算の場合、これまで計算に費やした数十時間を捨てて最初から計算をやり直すのは避けたいところだと思います。 やや手数がかかったり、ポスト処理がSimLabでなくなりますが、方法をご紹介させて頂きます。 まず、SimLabで計算が終わったところからスタートとなります。 Resultsを右クリックし、結果フォルダを開きます。 *_0001.radをコピペして_0002.radと言う名前に変更して頂きます。 _0002.radをメモ帳などで開いて頂いて、 /RUN/**/1/を/RUN/**/2/に変更します。…
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CADモデルインポート並びにsolid in solidの解決について
お世話になっております。 豊橋技術科学大学大学院の小島と申します。 表題の件につきまして質問させていただきたく存じます。 現在、Fusionにより作成したCADモデルをsat形式でhyperworks2022.3にインポートさせ、このモデル周囲の流れの解析を試みています。 解析領域はGeometryタブ内のSolidのboxにより設定していますが、solid in solidの警告が出てしまい解析ができない状態です。 そこで、外部ソフトで作成しインポートしたモデルに対する、解析領域の設定の方法をご教授いただきたく存じます。 よろしくお願いいたします。 なおOSはwindows11です。
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HyperStudyの標準リーダーでCAE結果ファイルの読み取りがうまくいかない場合は
Altair HyperStudyを用いることで、様々なCAEツールと連携させてDOE・最適化が実行できます。 ただし、たまに、HyperStudyの標準リーダーでCAE結果ファイルの読み取りがうまくいかない場合があります。その場合は、Pythonツールをご利用ください。 例えば、あるCAE結果として、下記のようなCSVファイルが生成されたとします。赤枠のベクトルデータを読み取りたいのですが、ヘッダ情報があったり、ラベルが複数行ある場合は、標準リーダではうまく読み取れません。 ElectronicsThermal_smart_objects.csv この場合は、Pythonを使用します。…
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拡張機能の紹介 ーGenerative AI Extensionー
“Generative AI Extension”は、テキストと画像を生成するために OpenAI の API へアクセスするための2つのオペレーターを提供します。 Generative AI Extensionで利用するOpenAIは、テキストを理解し生成することに優れた最先端の言語モデルを提供しています。 具体的には、コンテンツ生成、要約、分類、感情分析、データ抽出、翻訳などのタスクをこなすことができます。 本資料では、Generative AI Extensionの実行準備と実行方法をご説明しておりますのでぜひご参考ください。 ※この続きは以下のpdfでご覧ください。
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代表的な拡張機能の紹介 ーDeep Learningー
”Deep Learning Extension”をご紹介します。 この拡張機能は、CPUおよびGPUで実行するためのディープラーニング機能を提供しています。 CNNやRNNによる非構造データの分析は日進月歩の研究開発が進んでおり、皆様も非常に興味関心のある手法かと思います。 また、転移学習もサポートし始めましたので、少ない学習データからでも効率的な分析を進めることが出来るようになりました。 レイヤーの内容の編集や、CNNやRNNなども行うことができますので、ぜひお試しください。 ※この続きは以下のpdfでご覧ください。
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拡張機能の紹介 ーOPC-UA Connector Extensionー
新しくリリースされたOPC-UA接続のための拡張機能とその実践例をご紹介します。 RapidMiner の製造業への導入が比較的増えていることから、RapidMiner を使って設備機器データの分析、モデル適用・運用を行いたいとの要望が多くなっています。 ”OPC-UA Connector Extension”は、IoT 機器から生成された過去のデータを分析するために、RapidMinerへ読み込むための機能を提供しています。 接続することによって現場レベルのデータに関する深い洞察を得ることができます。ぜひ試してみてください。 ※この続きは以下のpdfでご覧ください。
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【機械学習初心者向け】10の機械学習アルゴリズム
機械学習と言うと、アルゴリズムのことを連想される方は多いのではないでしょうか。一方、機械学習アルゴリズムは様々な種類が用意されていて、初心者の方にとってはアルゴリズムそれぞれの違いや特徴について知ることも大変で、時間が掛かったり、時には挫折してしまったりすることもあります。 本記事では、そんな初心者の方が知っておくべき、機械学習アルゴリズムについて10個に絞ってご紹介いたします。機械学習をこれから始めたい、考えていきたい方はまずこちらを見て頂くことをオススメ致します。 ※この続きは以下のpdfでご覧ください。
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Altairログ解析
Altairライセンスサーバーのログを取得・解析する方法を解説した資料です。 本資料では、Managedライセンスとオンプレミスの場合に分けて、ログの取得方法を解説します。さらに、ログ解析用Parserツールの使い方や、解析結果の見方を詳しく解説しております。使用日時、Feature名、ユニット数、ユーザー名など、様々な情報からライセンス使用状況を把握し、管理の効率化やコスト削減に役立てていただけますと幸いです。
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RapidMiner SaaS Platform Security
RapidMinerのクラウドプラットフォームは、多様な分析チームが企業全体で強力なAIソリューションを作成、デプロイ、スケールできるように構築されました。しかし、それを行う前には、データが完全に自身のコントロール下にあり、認証されていないグループがそれらにアクセスしたり、関与することがないよう、適切な管理が確立されている必要があります。 この資料では、RapidMiner AI…
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RapidMinerでメールの送信
本資料では、RapidMinerでメールを送信する方法をご紹介します。 予測結果が一定の数値を超えた場合や実行プロセスにおいて処理が完了した場合などメールを受け取ることで知らせて欲しい場合があると思います。 RapidMiner AI StudioとAI Hubの両方での実行方法をご説明します。活用例も掲載しておりますので、ぜひご参考ください。
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【初心者向け】モデル評価指標 ークラス分類編ー
機械学習モデルの作成においてモデルの評価は重要です。 ・Performance指標がたくさんあり迷ってしまう。 ・Performanceオペレーターの種類が多くどれを使うか迷う。 といったお悩みを解決するために、評価指標をまとめました。 今回は分類モデルの評価指標をご紹介します。RapidMiner 初心者の方はぜひご覧ください。
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検証方法のご紹介
RapidMinerでモデルを検証する際の方法をご紹介します。 検証方法にはさまざまな種類があり、手元にあるデータのサンプル数や、時系列データに対して時間軸を考慮した検証を行いたいかなど状況によって使い分ける必要があります。 ここでは次の4つの検証⽅法をご紹介します。 Leave one out 交差検証／k-fold 交差検証／group k-fold 交差検証／Sliding Window Validation（時系列データに対する交差検証） およそのサンプル数なども記載しておりますので、状況に応じて検証⽅法を試してみてください。RapidMinerで実行する時のオペレータ、設定方法をご説明しておりますので、ぜひご参考ください。…
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代表的な拡張機能の紹介 ーSensor LinkでPI Systemと連携ー
製造業で広く導入されているPI SystemとRapidMinerとの連携を簡単に素早く行うことができる拡張機能 “Sensor Link Extension” をご紹介します。 さまざまなオペレータが収録されておりますので、PI Systemをお使いの製造業の方はぜひお試しください。 PI System：操業パフォーマンス管理に必要な情報（生産実績、品質情報、設備稼働率など）をリアルタイムに共有するシステム ※この続きは以下のpdfでご覧ください。
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RapidMiner vs KNIME
ビジュアルワークフロー型のデータ分析プラットフォーム RapidMinerとKNIME(ナイム)について、提供しているサービスに焦点を当て比較しております。 似ている点と異なる点、また、外部からの評価として、ベンダー比較・機能比較など、RapidMiner製品・サービスの特徴もまとめてご紹介しておりますので、ぜひご覧ください。 ※この続きは以下のpdfでご覧ください。
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【機械学習初心者向け】教師あり学習VS教師なし学習
機械学習をこれから始めようという方にとっては、分析課題に対してどのようにアプローチしていくべきなのかすら、なかなか分からないこともあるのではないかと思います。 機械学習自体の初心者向けシリーズとして、今回は教師あり学習と教師なし学習の違いの紹介から、問題解決へのアプローチを考えていきます。 今後も機械学習初心者向けのコンテンツを順次公開致しますので、RapidMinerを使って機械学習に初挑戦する方は是非ご覧ください。 ※この続きは以下のpdfでご覧ください。