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シミュレーション結果の裏付けとは?課題と対策・製品を解説

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研究開発・試作におけるシミュレーション結果の裏付けとは?

測定・検査・センシング業界における研究開発・試作のシミュレーション結果の裏付けとは、開発段階でコンピュータ上で行われるシミュレーションの結果が、実際の物理的な試作や実測データと一致することを確認し、その信頼性を高めるプロセスを指します。これにより、開発の効率化、コスト削減、そして最終製品の品質向上を目指します。

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当社では、水理実験・風洞実験・日照実験など、各種実験用模型・装置の
製作を承ります。

目的・用途に応じて、研究開発部門の担当者様と十分打ち合わせを行い、
スケールモデルから原寸大まで製作。

「モデルを使用して実験を行いたい」様々なニーズにお力添えできるよう
工夫・提案に努めております。"こんなことできるかな?難しいかな?"と
思われるような条件でも、まずは一度ご相談ください。

【特長】
■実験目的に合わせて材料を選択
(モルタル、コンクリート、合板、樹脂板、各金属板 など)
■タイル表現等も可能
■目的・用途に応じて、研究開発部門の担当者様と十分打ち合わせを行い、
 スケールモデルから原寸大まで製作

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

実験用模型・モックアップ

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研究開発・試作におけるシミュレーション結果の裏付け

研究開発・試作におけるシミュレーション結果の裏付けとは?

測定・検査・センシング業界における研究開発・試作のシミュレーション結果の裏付けとは、開発段階でコンピュータ上で行われるシミュレーションの結果が、実際の物理的な試作や実測データと一致することを確認し、その信頼性を高めるプロセスを指します。これにより、開発の効率化、コスト削減、そして最終製品の品質向上を目指します。

課題

シミュレーションと実測の乖離

開発初期段階のシミュレーション結果が、実際の試作や実測データと大きく異なる場合、開発の方向性が誤り、手戻りやコスト増につながる可能性があります。

複雑な物理現象のモデリング精度

センシング対象となる物理現象が複雑である場合、シミュレーションモデルの精度が低く、現実を正確に反映できないことがあります。

試作・実測リソースの制約

試作や実測には時間とコストがかかるため、十分な検証を行うためのリソースが限られている場合があります。

データ収集・解析の困難さ

試作や実測で得られるデータの質や量が不十分であったり、その解析が困難であったりすると、シミュレーション結果との比較・検証が難しくなります。

​対策

高精度シミュレーションツールの活用

最新の物理モデルや計算手法を取り入れたシミュレーションツールを使用し、より現実に近い予測を行います。

段階的な検証プロセスの導入

初期段階では簡易的なシミュレーションと検証を行い、開発が進むにつれて詳細なシミュレーションと実測による検証を重ねていきます。

実験計画法(DOE)の適用

効率的にシミュレーションと実測の検証を行うため、実験計画法を用いて、検証すべきパラメータや条件を最適化します。

データ駆動型アプローチの導入

実測データを活用してシミュレーションモデルを補正・最適化したり、機械学習を用いてシミュレーション結果の予測精度を高めたりします。

​対策に役立つ製品例

統合型設計・解析システム

設計からシミュレーション、データ解析までを一貫して行える環境を提供し、シミュレーションと実測データの連携を強化します。

高精度物理モデリングソフトウェア

特定の物理現象(電磁波、熱、流体など)を高い精度でモデル化できる機能を提供し、シミュレーションの信頼性を向上させます。

自動化されたデータ収集・解析システム

試作・実測から得られるデータを自動で収集・整理・解析し、シミュレーション結果との比較を容易にします。

AIを活用したシミュレーション最適化サービス

機械学習を用いてシミュレーションモデルのパラメータを自動調整したり、実測データとの乖離を最小化するよう最適化を行います。

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