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製品名
- Altair HyperStudy
- Altair AI Studio (旧RapidMiner)
- Altair EDEM
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カテゴリー
- 粉粒体解析事例
- AI・機械学習解析事例
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産業分野別
円筒状の容器に粉体材料を充填し、ブレードを回転させながら上下に攪拌する試験です。インペラブレードにかかる力とトルクの測定結果から、基本流動エネルギー（Basic Flow Energy：BFE）、及び比エネルギー（Specific Energy：SE）を流動性の指標として使用します。また、容器内のバルク密度や空隙率も測定できます。
一方、EDEMでFT4パウダーレオメータの解析を行う場合、粒子に設定する密度や粒子間の反発係数、摩擦係数、転がり摩擦係数の設定値によって、解析結果が変化します。粉体材料の物性特性を解析で再現するためには、これらの試験結果で得られたBFEやSEを再現できるEDEMの設定パラメータのキャリブレーションを行うことが重要です。
今回は、EDEMとHyperStudy、RapidMinerを連携して行った事例を紹介します。
入力（設計変数）と出力（目的関数）の表を以下に示します。
最後に、同定した入力パラメータを用いてEDEMの計算を行い、ターゲットの目的変数に近い結果が得られることを確認しました。結果は、以下の表に示します。今回、1.で用意した学習データは、30ケースです。学習データを増やすことで、より精度の高い結果が得られると予想されます。
また、AIにより予測モデルを構築することで、EDEMで計算実行するよりも計算時間の短縮が見込めます。
| １ケースの計算時間 | 逆解析の実行時間 | |
| EDEM | 約1.5時間 | 約３日 |
| 予測モデル | 数分程度 | 約2時間 |
まとめ
