タイカ、機械学習を利用したシリコーンゲル防振材設計効率化に「ODYSSEE」を採用

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2022年3月14日
Hexagon, Manufacturing Intelligence division
 
HexagonのManufacturing Intelligence division(東京都千代田区、代表取締役社長:今野ソックス真生)は、株式会社タイカ(東京都港区、代表取締役社長:鈴木 大登、以下タイカ)が、シリコーンゲル防振材設計において、最適設計予測値の検討に「ODYSSEE」を活用し、業務の効率化、さらには誰でも最適設計予測値を提案できるDX化に向けた機械学習モデルの業務活用検討を行っていると発表しました。
 
タイカのシリコーンゲル「αGEL」は、一般的なゴムに比べて硬度を非常に低く(柔らかく)設定できる点や、温度依存性や周波数依存性、耐久性に優れた材料です。さらに、形状や寸法を適正に設計することで剛性を大きく変えられるため、小型軽量なモバイル製品やMEMSなどを防振・緩衝する用途から建物を地震から守るための大型制振部材として幅広く使われています。
 
シリコーンゲル防振材は、高い防振性能や耐久性能を求める顧客に広く支持されており、タイカでは、「防振材開発短納期化ニーズ」や、プロトタイプが存在しない設計初期段階における「防振設計ニーズ」に対応するため、構造解析を中心としたCAE技術の活用を進め、顧客が抱える困難な防振課題に対してより早く対応してきました。
しかし、現状の防振材設計プロセスでは現在でも経験や勘を基に設計検討されるケースが存在し、防振設計技術が属人化しやすい原因となり、今後の防振材開発者の育成や製品開発業務効率化の妨げになることが懸念されています。一方で、防振材設計では、寸法や材料を少しずつ変更して目標値に近づけるパラメータスタディに多くの時間と労力が費やされ、難易度の割には時間を短縮しにくいといった課題がありました。
 

図1αGEL防振材の圧縮試験の様子

こうしたことからタイカでは、低次元化モデル(ROM: Reduced Order Model)を効率よく作成し、目標値に対して最適化できる「ODYSSEE」を使った機械学習を活用し、防振材に使用する材料種類、形状、寸法を変更した際のROMの予測精度の検討を行いました。ROMによって最適な材料種類や寸法を短時間で予測でき、防振設計が容易になることで、設計開発者をより困難な課題に集中させて業務全体の効率化や最適化を行えると期待しています。

 
ODYSSEEでは、主成分分析によりROMを構築するため、ディープラーニングなどのNeural Network系の機械学習に比べて圧倒的に少ない学習データ量で、高い精度の最適値予測を行えます。また、ROMの作成から目標設計仕様に対してROMを最適化するアルゴリズムが1つのプラットフォーム(Lunar)に実装されており、時間がかかるパラメータスタディやその分析までを短時間で効率良く行うことができます。
 
今回の設計検討では、円柱や円錐台形状防振材に着目し、上下直径や解析用材料定数などの他、上下面の平均直径と高さから成る形状因子も学習データセットに含めることで、予測精度を高められることが分かりました。また、ROMを一度構築できれば、使い方次第で防振材設計パラメータを予測する、あるいは目標の圧縮特性に近くなるような解析用材料パラメータの予測も行えることが確認されました。
 
ODYSSEEの選択理由として、株式会社タイカ 多機能素材研究開発部素材研究グループの那須野 洋氏はコメントしています。「サロゲートモデルの構築からパラメータスタディ、分析までをシームレスに行える点がODYSSEEを選択した理由の一つです。その他、エムエスシーソフトウェア株式会社様から積極的かつ献身的にアドバイスいただけたことが選定の決め手となりました。ODYSSEEを使用する効果は、単なる設計効率アップだけではなく、デジタルデータを“個人のスキルに依存することなく新しい設計に定量的かつ素早く利用できる“という大きな変革が得られる点にあります」
 
また那須野氏は次のように述べています。「実験データやシミュレーション結果をパラメトリックにスクリーニングしてサロゲートモデルを構築することにより、設計担当者がこれまで時間をかけてきた防振材設計を比較的容易かつ合理的に誰でも行える時代になると考えられます。これまで効率化や定量化が進まなかった業務の改善に繋げることを目標に、今後も機械学習モデルの業務活用を進めていきたいと思います」
以上
 
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