Altair HyperStudy

製品紹介

概要

HyperStudy
HyperStudyは、より良い設計のために、設計変数、誤差因子、応答について実験計画法(DOE)、最適化、ロバスト性評価をおこなうことができます。ここではこれらを総称してスタディと呼びます。著名な外部ソルバー(Ansys LS-DYNA, ANSYS, NASTRANなど)とのインターフェースがあり、非線形構造解析、流体解析など多彩な現象のスタディが可能です。
  • マフラー形状最適化の例
  • ボトルの形状最適化の事例
  • 車体骨格の寸法・形状最適化の事例

機能

実験計画法(DOE)

因子を直交表に割り当て、構造の応答特性を調べることができます。
使用法の１例として、最適化実施前に、各応答に対する各設計変数の寄与度を要因効果図によりみることができます。これにより、寄与度の低い設計変数を減らしたり、最適化の探索範囲を狭めたりすることができます。

 

  • 直交表
  • 要因効果図

Dv1は水準1と水準2で応答が大きく変わるため、寄与度が高い。
Dv5は水準1と水準2で応答があまり変わらないため、寄与度が低い。

最適化

【コンロッドの形状最適化】
コンロッドの形状最適化

目的関数とした応答を最小(最大)にするような、設計変数を探索します。 探索のアルゴリズムは以下になります。

  • アダプティブ応答曲面アルゴリズム

  • 逐次２次計画法

  • 可能方向法

  • 遺伝的アルゴリズム

  • SORA法

ロバスト性評価

設計変数がばらつくときの応答のロバスト性を評価することができます。
設計変数のばらつきは平均値、分散、確率分布により与えます。このときの応答の分散を抑えることがロバスト性の高い設計になります。
  • 応答曲面
  • 確率密度分布

特徴

モーフィング

HyperStudyはHyperWorksに統合されているため、HyperMeshのモーフィング機能を使った形状変化を簡単に設計変数として設定することができます。
入出力ファイル内のパラメーター化可能な数値を設計変数、応答として設定できるため、多彩なスタディが可能です。

 

モーフィング機能

 

近似応答曲面を利用した最適化

実験計画法(DOE)で得られたサンプリングデータを補間し、応答曲面を作成できます。
補間法には最小二乗法による多項式近似、すべてのサンプリング点を通るKriging法があります。
目的関数とする応答について応答曲面を作成し、最小値（最大値）を探索する最適化が可能です。

  • 応答曲面の例
  • 最小二乗法による多項式近似
  • Krigine法

稼働環境

※開発元：米国 Altair Engineering, Inc

解析事例

ソフトウェア技術サポート

お客様の業務へのCAEソフトウェア適用やご導入における疑問は、問合せフォームよりお送りください。当社のCAEコンサルタントがお客さまのご相談を伺い、円滑なCAEソフトウェア導入・立ち上げをサポートいたします。

テラバイトでは、お客様の特定業務に対するCAE立ち上げも含め、結果を出すCAE活用をおこなうための、お客様の環境に合わせたご支援を「CAEコンサルティング」として承っております。詳しくはお問合せください。

セミナー・イベント

プラントショー2026

SPORTEC｜日本最大国際スポーツ・健康産業専門展

ものづくりワールド東京 DMS2026 設計製造ソリューション展

Contact

ご相談・資料の請求はこちら

製品やサービスに関するご相談、導入に関するご質問等お気軽にお問い合わせください。
各種資料をご希望の方は、資料請求フォームよりお申し込みいただけます。