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繰り返し使用による疲労破壊予測とは?課題と対策・製品を解説

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解析・検証における繰り返し使用による疲労破壊予測とは?
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物理モデリングツール Dymola
受託解析サービス
高精度破壊予測CAE
構造解析プログラム『MY-FRAME・3D立体骨組解析』
【CAEの受託解析・委託解析・請負】 材料非線形解析
【エンジニアリングサポート】耐久試験の治具設計
受託解析サービス
CAEツール『Simcenter Femap』
3D破壊解析ソフトウェア『FRANC3D』
<構造解析シミュレーション(CAE解析)>のご紹介【長尾産業】
機構応力解析ソフトウェア『PAM-MEDYSA』
【1か月無料トライアル受付中!】最適化設計ソフト『ProTOp』

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解析・検証における繰り返し使用による疲労破壊予測
解析・検証における繰り返し使用による疲労破壊予測とは?
製品や構造物が、繰り返し荷重を受けることによって発生する疲労破壊を、シミュレーション解析と実機検証を繰り返しながら予測・評価する技術です。これにより、製品の信頼性向上、長寿命化、および設計・開発コストの削減を目指します。
課題
解析精度のばらつき
材料特性や境界条件の不確実性により、解析結果にばらつきが生じ、疲労寿命予測の精度が低下する。
検証コストと時間の増大
実機検証には多大なコストと時間がかかり、設計変更への迅速な対応が困難になる。
データ管理と共有の非効率性
解析データや検証結果が分散し、一元管理や関係者間での共有が非効率的になり、過去の知見の活用が妨げられる。
複雑な挙動のモデリング困難性
材料の非線形性や環境要因など、複雑な疲労破壊メカニズムを正確にモデリングすることが難しい。
対策
高精度解析手法の導入
材料モデルの高度化や、より詳細なメッシュ分割など、高精度な解析手法を導入し、予測精度を向上させる。
デジタルツインの活用
実機データをリアルタイムに反映させたデジタルツインを構築し、検証サイクルを短縮し、迅速な設計フィードバックを実現する。
統合データプラットフォームの構築
解析データ、検証データ、材料データベースなどを一元管理できるプラットフォームを構築し、データ活用と情報共有を促進する。
機械学習による疲労寿命予測
過去の解析・検証データを学習させた機械学習モデルを用いて、疲労寿命を高速かつ高精度に予測する。
対策に役立つ製品例
統合解析システム
構造解析、熱解析、流体解析など、複数の解析機能を統合し、データ管理・共有機能も備えることで、解析・検証プロセス全体を効率化する。
デジタルツイン構築サービス
IoTセンサーからのデータ収集・分析、3Dモデリング、リアルタイムシミュレーションなどを組み合わせ、製品のデジタルツ インを構築・運用する。
AI駆動型材料データベース
材料特性データと疲労寿命予測モデルを統合し、AIが最適な材料選定や設計パラメータの提案を行う。
クラウドベース検証管理システム
検証計画、実施、結果記録、レポート作成までをクラウド上で一元管理し、関係者間の情報共有と進捗管理を容易にする。
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