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CAE (Computer-Aided Engineering)
トポロジー最適化
- パワートレイン
トポロジー最適化*を活用し、高剛性かつより軽量な形状をご提案します。さらに材料知見を活用し、射出成形可能な形状へ落とし込みます。素材もCO2もムダなく、最適でサステナブルな製品づくりを支えます。
*トポロジー最適化＝設計で使える空間にどのように材料を配置すれば最適な構造となるのかを明らかにする解析
特長
- 最適設計で、軽く・強く
- 手戻りなしで製造可能
- 樹脂特性を考慮したCAE
用途
- ペダル形状の軽量化
燃費や電費の向上、運動性能向上、環境負荷低減に貢献します。
燃費や電費の向上、運動性能向上、環境負荷低減に貢献します。
最適設計で、軽く・強く
トポロジー最適化は、必要な強度を維持しながら材料使用量を最小限に抑える設計が可能で、コストダウンと軽量化に貢献します。導出された形状は、流動解析や構造解析によって検証され、短期間で性能と成形性を両立した最適設計に到達します。これにより、試作回数の削減や開発期間の短縮が可能となり、製品開発の効率化にも貢献します。
手戻りなしで製造可能
トポロジー最適化は、構造最適化技術のなかでは設計自由度が高く、人の発想では得られない革新的な形状を導き出せる手法です。ただし、解析結果の形状はそのままでは成形困難な場合が多く、量産に適した形状への変換が不可欠です。旭化成では、長年培った樹脂成形の知見を活かし、成形性を考慮した実現可能な最終形状へと落とし込みます。
樹脂特性を考慮したCAE
樹脂材料の力学特性および成形挙動を深く理解し、それに基づいた高精度な解析モデルを構築しています。樹脂の特性や成形性を反映したCAE技術により、設計の信頼性が向上します。これにより、設計初期段階から量産に至るまで、品質の安定化と性能の最大化を実現します。右の例では、流動解析から得られるガラス繊維の配向テンソルとウェルドラインの情報を、有限要素モデル（FEMモデル）にマッピングし、構造解析を行います。ガラス繊維の異方性を考慮して構造解析を実施・評価することができます。
ペダル形状の軽量化
トポロジー最適化を活用し、従来のペダル形状を約20％軽量化しました。同じポリアミド66-GF35の樹脂を使用しながらも、構造を最適化することで大幅な軽量化が可能になります。本事例では1個あたり0.83kgのCO2削減が見込まれ*、数万点単位で量産されることを考慮すると、削減量は非常に大きいといえます。軽量化による燃費性能向上に加え、環境負荷低減にも大きく貢献する設計事例です。
*仮定に基づいた算定値
