Lubor Buřič, 開発マネージャー、構造力学、Realis Simulation \ 日本ユーザー会議 2025

自動化はCAEワークフローの効率向上に大きな可能性を提供します。高度な最適化アルゴリズムの力を活用して、ピストンアセンブリ部品に最適な性能をもたらす幾何学的パラメータを決定することにより、エンジニアリングチームの時間を大幅に節約できます。これらのアルゴリズムは、データを簡単に検証し、トレードオフやランキングに基づいて評価できる内蔵ツールなど、手動または実験計画法(DoE)タイプの研究よりも多くの利点を提供します。

証明された3ピース オイル コントロール リング (OCR) モデルを持つRINGPAKは、潤滑油消費(LOC)を正確に予測することができ、ピストンリングパックのパラメトリック研究に理想的なツールです。この研究では、RINGPAKとmodeFRONTIERを組み合わせて、3気筒GTIエンジンのリングパックを最適化し、オイル消費、ブローバイ、摩擦の間で最適なトレードオフを見つける方法を示します。

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この研究の結果は、2025年9月19日にLubor Buřičによって2025日本ユーザー会議で発表されました。