機械学習を活用したCAE支援ツール

ODYSSEE

機械学習を活用したCAE支援ツール

ODYSSEE

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機械学習／データマイニングを含む、さまざまな機能を搭載

ODYSSEE は以下の機能を搭載しています。 機械学習、データマイニング、最適化計算などの豊富な AI ライブラリに加え、それらを活用した高効率なパラメータースタディーも可能です。

  • 機械学習／データマイニング／統計処理エンジン（共通）
  • 最適化計算（ODYSSEE CAE）
  • データマイニング／最適化可視可（ODYSSEE CAE）
  • サロゲートモデルによる高効率パラメータースタディー（ODYSSEE CAE）
  • 非数値データの高速画像処理（ODYSSEE A-eye）
  • 動作環境

機能のポイント
  • 専門的な知識がなくても簡単にAI技術を活用
  • 設計やシミュレーションを効率化できる（ODYSSEE CAE）
  • 画像データをAIで分析し、判断を助ける（ODYSSEE A-eye）

機械学習／データマイニング／統計処理エンジン（共通）

機械学習／データマイニング／統計処理アルゴリズムなどの高度なAIライブラリが実装されたスクリプト実行エンジンが搭載されています。
ODYSSEE CAE、ODYSSEE A-EyeのGUI上で多彩なエンジンを簡単に呼び出し実行できます。
このエンジンによって複雑な問題に対して包括的なソリューションを提供しています。

四則演算・行列演算を含む多彩なスクリプトエンジン

Python ライクなスクリプト言語を使用しています。四則演算・行列演算を含む多彩な機械学習／データマイニング／統計処理を行い、外部プログラムからこれらの高度なライブラリを呼び出すことも可能です。処理結果はターミナル上に出力されるだけでなく、CSV 形式等のファイルとしても出力できます。
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機械学習／データマイニング／統計処理に関するアルゴリズムを実装

機械学習／データマイニング／統計処理に関する以下のさまざまなアルゴリズムが実装されています。
  • Kriging
  • Neural Networks（NN）
  • Radial Basis Functions（RBF）
  • PCA / RDA / CCA / Regression
  • PCoA
  • Kernels
  • Support Vector Machines（SVM）
  • Clustering（Kmeans, PCoA, SVM）
  • RDA（Multi-Objective non-linear Regression）
  • Model Reduction
  • POD
  • DMD
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機械学習／データマイニング／統計処理に関するアルゴリズムを実装 ODYSSEE_func01-02

機械学習／データマイニング／統計処理に関する以下のさまざまなアルゴリズムが実装されています。
  • Kriging
  • Neural Networks（NN）
  • Radial Basis Functions（RBF）
  • PCA / RDA / CCA / Regression
  • PCoA
  • Kernels
  • Support Vector Machines（SVM）
  • Clustering（Kmeans, PCoA, SVM）
  • RDA（Multi-Objective non-linear Regression）
  • Model Reduction
  • POD
  • DMD

最適化計算（ODYSSEE CAE）

最適化計算を行うためのインターフェースおよびアルゴリズムを備えています。機械学習／データマイニング／統計処理で作成した時系列の高精度近似モデルを用いることで、短い計算時間で非線形現象の最適化が可能です。

最適化、実験計画法に関するアルゴリズムを実装
さまざまな最適化手法や実験計画法が実装されています。最適化には非線形を扱う手法も含まれています。

最適化手法

  • Kriging
  • Neural Networks（NN）
  • Radial Basis Functions（RBF）
  • PCA / RDA / CCA / Regression
  • PCoA
  • Kernels
  • Support Vector Machines（SVM）
  • Clustering（Kmeans, PCoA, SVM）
  • RDA（Multi-Objective non-linear Regression）
  • Model Reduction
  • POD
  • DMD

最適化手法

  • Kriging
  • Neural Networks（NN）
  • Radial Basis Functions（RBF）
  • PCA / RDA / CCA / Regression
  • PCoA
  • Kernels
  • Support Vector Machines（SVM）
  • Clustering（Kmeans, PCoA, SVM）
  • RDA（Multi-Objective non-linear Regression）
  • Model Reduction
  • POD
  • DMD

実験計画法

  • Polynomial（full-factorial,fractional-factorial）
  • Hyper-Grid（multi-linear）
  • A-Optimal , D-Optimal
  • Monte Carlo
  • Latin Hypercube
  • Halton
  • Optimal Latin Hypercube
  • Adaptive improvement（spacefilling）

実験計画法

  • Polynomial（full-factorial,fractional-factorial）
  • Hyper-Grid（multi-linear）
  • A-Optimal , D-Optimal
  • Monte Carlo
  • Latin Hypercube
  • Halton
  • Optimal Latin Hypercube
  • Adaptive improvement（spacefilling）

データマイニング／最適化可視可（ODYSSEE CAE）

2Dプロット／3Dプロット／カラーマップ

複数のデータに対し、統計処理し、データマイニングするためのデータ可視化ツールです。傾向を捉え、最適な値を見つけるための、さまざまな表示機能があります。
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2Dプロット／3Dプロット／カラーマップ ODYSSEE_func03-01

複数のデータに対し、統計処理し、データマイニングするためのデータ可視化ツールです。傾向を捉え、最適な値を見つけるための、さまざまな表示機能があります。

・2次元・3次元プロット
・3次元曲面表示
・カラーマップ表示
・クラスタリング表示
・系統樹表示

作成したグラフはプロジェクトとして保存し、他の似たデータ分析の際にも適用できます。

データマイニング／最適化可視可（ODYSSEE CAE）

サロゲートモデルによる高効率パラメータースタディー （ODYSSEE CAE）

Lunar は、多変量解析の1つである主成分分析を用いて、複数の時系列応答を再現できる高精度なサロゲートモデルを生成します。
設計パラメーターを変更した際に、複数の時系列応答をリアルタイムに計算できるため、パラメータースタディーを効率よく行うことができます。

多変量解析高精度近似モデル生成

複数の設計パラメーターの応答値を用いて、その現象を表現できる近似モデルを高精度に生成します。応答曲面などのデータセットの曲面近似とは異なり、時系列データに対して主要モードを抽出して利用します。そのため、衝突現象などの非線形現象による時間応答の近似モデル作成にも最適です。
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独自 AI 技術による高精度応答予測

生成した高精度近似モデルを用いて、任意の設計パラメーターセットに対する応答を予測できます。パラメーターセットに対する影響を独自の AI 技術を用いて算出することで、通常の補間とは異なる高精度かつ高速な応答予測を実現します。
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設計パラメーターの影響を評価する独自の感度評価

近似モデル生成時に利用した主要モードとその影響度を用いることで、設計パラメーターの感度を算出します。設計パラメーターに対する応答をリアルタイムに計算できるため、希望の応答を実現する設計パラメーターの検討を容易にします。
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非数値データの高速画像処理（ODYSSEE A-eye）

機械学習・画像処理・画像解析技術を活用した意思決定支援ツールです。非数値データにおける高度な画像認識AIが可能です。

画像データからROM構築

複雑なデータモデルは必要なく、非数値データ（汎用的なCAD形状データ、画像データ、ラベル等）から特徴量抽出を行い、高度なパターン認識を適用して、ROM構築が可能となります。
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非数値データからROM構築

画像・3Dモデル・定性データ・定量データ・曲線などのさまざまなデータソースから、データベースを元にした予測を実施できます。
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プロジェクトの管理・共有

データソースの種類と予測データの種類、およびデータに対する処理を、“CUSTOMIZATION”と呼ばれる1つのフローとして定義・管理・実行できます。
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