HyperStudyの概要

HyperStudyは、エンジニアと設計者のための設計探求ツールです。インテリジェントな設計案の作成、解析の管理、データの収集を自動的に行います。その後、分かりやすいGUIを使って、データの傾向を理解し、トレードオフスタディを実行し、製品の性能と信頼性を最適化することができます。

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HyperStudy 入門ビデオ HyperStudyの概要については、こちらの短い動画をご覧ください。

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HyperWorks 2017 - 非線形解析&最適化 HyperWorks 2017の非線形解析機能と最適化は、前バージョンからどう進歩したのか?主にOptiStruct、HyperStudyの強化点、新機能を解説します。

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HyperStudyは、実験計画法、応答曲面モデリング、最適化などの手法を用いて、システム設計の探求、理解、改善を可能にします。これらのスタディの結果は、HyperStudyの先進的なポストプロセッシングおよびデータマイニング機能を使えば、簡単に解析および解釈できます。直感的なユーザーインターフェースと、モデルの直接パラメーター化およびCAE結果の読み取りを可能にするHyperWorksとのシームレスな統合により、スタディのセットアップの簡略化を実現します。

利点

設計物の性能と品質を向上

HyperStudyは、設計性能および品質の迅速な評価と向上のための最先端の画期的な最適化手法、実験計画法および確率統計技術を含んでいます。

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成形品のひずみを26%低減

トレードオフスタディを実行

HyperStudyの適切な機能を利用すれば、応答曲面モデルを作成できます。こうした効率の良い近似モデルは、トレードオフスタディの実行に使用できます。また、現場のエンジニアのためにスプレッドシートとしてエクスポートすることも可能です。

設計の時間とコストを削減

HyperStudyは技術者の試行錯誤による繰り返しを減らし、設計開発と試験に要する時間を削減します。

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高度な油井ライナーの開発時間を60%削減(イメージ提供: Baker Hughes社)

使いやすい環境による高い生産性

HyperStudyの段階毎のプロセスGUIは、設計スタディのセットアップおよび実行をナビゲートします。そのオープンアーキテクチャは、サードパーティのソルバーとの統合を容易にします。

強力なデータセット解析

ポスト処理およびデータマイニング手法が統括的に組み合わされたことで、大規模シミュレーションデータセットの解析と理解のための作業が簡素化され、負担が軽減されます。

シミュレーションの計算精度向上

HyperStudyの検証、評価機能は、テスト結果および他のモデルとの比較による計算精度向上に役立ちます。

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材料の同定時間を80%短縮

ギャラリー

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HyperStudyによってシート質量を7%削減 DeWalt社の冷却ファンの最適化 Renault社のパワートレインの重量を8%削減し、性能を30%向上 Toshiba reducing development time by 70% HyperStudyとAcuSolveを用いたタービンブレードの最適化 Design of an automotive weatherstrip seal at Cooper Standard 東芝社が開発時間を70%短縮 CAEfatigueとHyperStudyを用いた耐久性向上のための最適化 火星探査機の信頼性設計 ボトルの最適化: 性能の向上と質量の削減
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機能

実験計画法

HyperStudyの実験計画法(DOE)は、以下を含んでいます。

  • 完全実施要因計画
  • Plackett-Burman計画
  • 中央複合設計計画
  • Hammersleyサンプリング
  • 一部実施要因計画
  • Box-Behnken計画
  • ラテン超方格計画
  • ユーザー定義および直接入力の外部ランマトリックス

スタディマトリックスは、制御もしくは非制御のどちらも可能な連続変数または離散変数から成り立っています。DOEスタディは、直接シミュレーションまたは近似相関モデルのいずれかを用いて実行することができます。

応答曲面法(近似)

以下の応答曲面法を使用できます。

  • 最小二乗法
  • ハイパークリッギング法
  • 移動型最小二乗法
  • 放射基底関数

応答曲面は、トレードオフ、DOE、最適化および確率統計の各種スタディに使用できます。

最適化

HyperStudyの包括的な最適化手法は、信頼性 / ロバスト性を指標とした多目的設計最適化など、さまざまな設計問題を解くことができます。最適化手法には以下が含まれます。

  • アダプティブ応答曲面法(ARSM)
  • 逐次2次計画法
  • 遺伝的アルゴリズム
  • SORA法
  • シングルループアプローチ
  • グローバル応答曲面法(GRSM)
  • 多目的遺伝的アルゴリズム
  • ARSMに基づいたSORA(SORA-ARSM)
  • ユーザー定義の最適化手法

最適化スタディは、精密なシミュレーションまたは近似相関モデルのいずれかを用いて実行できるのに加え、HyperStudyは外部最適化アルゴリズムをスタディに取り込むためのAPIを装備しています。

確率統計スタディ

HyperStudyの確率統計スタディ機能は、設計の信頼性とロバスト性の評価を可能にし、その評価に基づいて改善、最適化するための質的な指針を提供します。HyperStudyのサンプリング手法には以下が含まれます。

  • シンプルランダムサンプリング
  • Hammersleyサンプリング
  • ラテン超方格計画

確率的な検討は、有限要素解析だけでなく回帰分析によって得られた数式モデル上で実行することも可能です。

ポストプロセッシングおよびデータマイニング 

HyperStudyは、多彩なポストプロセッシングとデータマイニング機能を有し、エンジニアが設計課題をより深く理解する際に役立ちます。パラメータスタディを行い、膨大な結果ファイルから必要なデータだけを選別し、それを統計解析する、一連の作業を大幅に効率化します。統計解析結果は、相関マトリクス、散布図、箱ひげ図、交互作用プロット、ヒストグラムおよび平行座標など様々なグラフとして表示可能です。さらに、設計の目的に応じて、適切なポスト処理を選択するためのガイド機能を備えています。

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