トポロジー最適化解析に求められる技術力

1トポロジー最適化は「魔法」ではない

トポロジー最適化には、便利な技術である一方で、いくつかの重要な注意点があります。

• ！解析結果が、そのまま製品に使える形とは限らない
• ！製造方法（切削・鋳造・積層造形など）を考慮する必要がある
• ！条件設定を誤ると、意味のない結果になる

ここにこそ、CAEエンジニア・設計者の知識と経験が必要となります。

2トポロジー最適化解析が抱える実務上の課題

トポロジー最適化解析は、入力条件のわずかな違いによって結果が大きく変わる繊細な解析手法です。そのため、単にツールを使うだけでは、期待した成果が得られないケースも少なくありません。

なぜ入力条件のわずかな違いで結果が大きく変わるのか

トポロジー最適化解析では、設計領域・荷重・拘束条件が同じに見えても、入力条件のわずかな違いによって、得られる最適形状が大きく変わることがあります。その理由は、解析結果に影響する要素が多層的に存在するためです。

• ①
  数値設定の違い収束条件などの数値パラメータは、材料が「残る／消える」判断に直接影響し、形状の現れ方を変えます。
• ②
  目的関数の違い軽量化を重視するのか、剛性を重視するのかによって、同じ構造でも「最適」と判断される形は異なります。
• ③
  メッシュ依存性メッシュの粗密によって、細い部材が出現するかどうかが変わるなど、解析モデルの表現方法も結果に影響します。
• ④
  初期値・制約条件初期の材料分布や形状制約の与え方次第で、異なる解に収束することがあります。

3当社独自技術によるアプローチ

トポロジー最適化解析では、体積率や部材寸法などの制約条件を設計者自身が設定する必要があり、その与え方しだいで解析結果は大きく変わります。

得られる形状は、絶対的に唯一の正解ではなく、設定した条件にもとづいて導かれた最適解である点に注意が必要です。特に密度法を用いる場合には、材料を残すか除去するかの判断が曖昧な領域が生じやすく、結果を設計にどう落とし込むかには技術者の判断が欠かせません。

当社の取り組み

こうした課題に対し、当社ではトポロジー最適化解析を実務で成立させるための独自技術を取り入れてきました。長年のCAE解析で培った知見に加え、機械学習を活用した独自手法により、制約条件設定の曖昧さや解析の試行錯誤を減らし、効率的に最適解へ導く技術を確立しています。

これらの取り組みについては、技術専門メディア「MONOist」でも事例として紹介されています。