3D-OWLでは以下のようなフローで、3D形状の評価値・分布図の学習予測を実行できます。

3D-OWL学習予測 フロー

■ 学習データ：複数ケース
  • 形状（CADデータ：STL, Nastran）
  • 設計変数（または特徴量、入力変数）：予測モデルの学習や予測に使用される変数や属性
  • 評価値（目的変数） ：モデルが学習して予測するべき対象となる変数
  • 解析結果スカラー分布図

上記、準備されたデータ群を登録し、学習DB（データベース）を生成します

■ 評価対象データ
【入力】
  • 形状（CADデータ：STL, Nastran）
  • 設計変数（または特徴量、入力変数）：予測モデルの学習や予測に使用される変数や属性

新しく評価する対象形状データを入力データとして読み込み、機械学習を実行します

【出力】
  • 予測評価値（目的変数）
  • 予測結果スカラー分布図

学習DBを基に予測された結果の評価値と、学習DBとして解析結果のスカラー分布図がある場合は、スカラー分布図も予測結果として出力します

主な機能

＜本体＞

  • 形状変数とその評価値を対とした機械学習
  • Depth Map特徴量作成・設定
  • ガウス過程採用による不確実性表示
  • スカラー値学習・予測
  • 分布図学習・予測

＜GUI＞

  • 3D-OWL GUI - webブラウザ上での動作環境
  • 学習曲線表示
適用例
  • 流体解析分野
    • External Flow
      車両周り空力解析
      船外機用プロペラ
    • Internal Flow
      ポンプ内流れ解析
      エンジンポート流れ
  • 構造解析分野
    • プレス成型解析
利用環境

　[OS]　Windows 10 ~

開発・販売元

　株式会社トヨタシステムズ（TOYOTA SYSTEMS）