シックス シグマ設計
|
ANSYS® DesignXplorer™による製品品質の定量化 シックス シグマ設計（DFSS：Design For Six Sigma）を目標とする設計は、製品の品質を考慮した設計を可能にします。製品の製造中または使用中に発生する変動を評価することにより、これらの変動にかかわらず、意図した機能を実現する製品の製造が可能となります。このようにして製品は「ロバスト」となるため、シックス シグマ設計はロバスト設計と呼ばれることもあります。 DFSS とは、モデルの不確定性が解析結果にどの程度の影響を与えるかを判断するための解析手法です。確率論的な特徴付けに基づいて、DFSS では、品質保証コストの最小化や製品信頼性の評価などの問題に対応し、製品の品質を定量化することが可能になります。DFSS では、長期にわたる影響を含めて6 シグマ、つまり製品100 万個あたりの3.4 個の不良などのように、具体的な確率論的な結果を達成するように設計変数を最適化できるため、これは確率論的な特徴付けよりも一歩進んだ設計手法となります。 シックス シグマの第一ステップは、シックス シグマの品質に適合する部品が自動的に製造されるように、製造工程の最適化を試みることです。その一方で、DFSS では、製造中に変動が発生しても部品がシックス シグマの品質に適合するように、設計自体を最適化します。シックス シグマ設計およびロバスト設計を行う上で、品質は最適化するための明確な目標となります。
あらゆる物理現象のための設計調査ANSYS は他に類を見ないほど幅広いソリューションを広範な分野にわたって提供し、流体、構造、電磁場、伝熱などのモデル化を正確に実行します。ANSYS DesignXplorer とANSYS の総合的なマルチフィジックス ソリューションを組み合わせることで、シックス シグマに基づいた解析を事実上すべてのシミュレーションに対して行えると言えます。ANSYS DesignXplorer はANSYS® Workbench™のプロジェクト概念図から利用できる、構造（陰解法と陽解法）、流体、マルチフィジックスなどの、すべての物理モデルをサポートしています。この技術は連成解析もサポートし、複数の物理現象を個別にまたは連成して解析します。 実験計画法と応答曲面法最良設計を得るということは、多くの場合、さまざまな目的をトレードオフすることを意味します。そして、単一の設計ポイントを導く直接最適化アルゴリズムを利用することでは、既存設計の調査を排他的に行うことはできません。包括的な方法で製品性能について、「What-if」の答えを出して設計変数の作用を定量化できるように、作成中の設計の十分な情報収集を行うことが重要です。そうすることで、設計制約に予期せぬ変更が起きても、正確な情報に基づいた適正な判断を行うことができます。 ANSYS DesignXplorer の技術で実験計画法（DOE：Design of Experiments）と応答曲面法を組み合わせて使用することで、製品の設計変数と性能との関連性の説明を行います。DOE と応答曲面法により、必要なすべての情報を得てSimulation Driven Product Development™（シミュレーション主導の製品開発）を有益に行うことが可能です。設計の変化による性能の変化を確認できれば、製品要件を満たすために必要なすべての変更点を簡単に理解し識別することができます。いったん応答曲面を作成すると、曲線、面、感度などの変数を理解しやすい方法で共有することができ、新たな構造のテストするための追加シミュレーションを行うことなく、製品開発サイクルで何度でも使用することができます。
ANSYS の長所他に類を見ないほどの広さと深さを備えたANSYS のエンジニアリング シミュレーションを利用し、多くの企業がその最先端の設計構想から革新的で実用的な製品や処理を生み出しています。今日、「FORTUNE Global 500」の上位100 社の製造企業のうち97 社が、グローバル競争に勝つための戦略の鍵として、エンジニアリングシミュレーションに投資しています。これらの企業は、複雑な技術的課題を解決するために、ANSYS をシミュレーションパートナーとして選び、この世界有数の包括的なマルチフィジックスソリューションを導入しています。ANSYS のソリューションの持つスケーラビリティがユーザーの求める柔軟性を実現し、アーキテクチャにおいて思い通りの設計システムやプロセスに適用させることが可能です。世界で成功を収める数々の企業が、業界のリーダーとしておよそ40 年もの実績を持つANSYS に、最良のエンジニアリングシミュレーションを期待する理由はここにあります。 |
シックス シグマ解析の
3 つの方法 製品（パーツやアセンブリ）の作動条件下における挙動は、以下の3 つの方式で総合的に特徴付けることができます。 初期シミュレーションの実行：すべての作動条件下で製品を解析します。モデルを利用すれば、単一の物理現象や、複数の条件や物理現象が連成された複雑なマルチフィジックスを、シミュレートできます。それにより設計変数が識別され、CAD パラメータを取り込んで、条件および物性値を読み込みます。応力、流圧、速度、温度、質量の最大値のような性能指標は、シミュレーション結果から選択するか、カスタム定義します。例えば、製品コストは質量および生産制約に基づいたカスタム定義パラメータとして選択することが可能です。 設計候補の特定：あらゆる設計変数を、最大値から最小値の間で変化を持たせる決定論的パラメータと見なし（従って設計空間を定義し）、応答曲面が設計空間のDOE サンプルに基づいて各性能指標のために作成されます。さまざまな画像および数値ツールや最適化手法で特定された有効な設計ポイントを使用して、設計を徹底的に調査することができます。 設計点のロバスト性を評価：いったん単一または複数の設計点を特定すると、統計分析を用いた確率論的分析が製品の信頼性や品質の定量化に役立ちます。一般に確率論的解析には、統計的変動性の4 つの領域、つまり、幾何学的形状、材料特性、荷重、境界条件が必要です。たとえば、製品の形状に関する統計的変動性は、製造公差で定量化される製造の不完全性による製品間差異を表現しようとするものです。確率論的特徴付けでは、単純なイエスかノーの評価だけでなく、成功または失敗の確率が提示されます。たとえば、確率論的解析では、1,000,000 個の部品につき失敗を1 個に定める、または予測された耐用年数にわたり製品が正常に動作し続ける確率を決定します。 製品の特徴
ANSYS DesignXplorer は、CCD(Central Composite Design) 法やOptimal Space Filling 法といった強力なDOE スキームの一式を装備しています。CCD 法では従来のDOE サンプリング集合を利用します。それに対し、Optimal Space Filling 法では、最小のポイント数で最も有益な情報を得ることを目的とします。この機能は、ユーザーが利用できる計算時間が限られている場合に非常に有効です。 サンプリング実行後、ANSYS DesignXplorer では、シミュレーションの応答を表す4 つのメタモデル（フル二次多項式、Kriging、ノンパラメトリック回帰、ニューラルネットワーク）が利用できます。これらのメタモデルは、高周波電磁場で見られるような、きわめて非線形性の強い応答を正確にモデル化できます。 シミュレーション応答の特徴付けのあとに、ANSYS DesignXplorer では、スクリーニング（シフトHammersley）、MOGA（多目的遺伝的アルゴリズム）、非線形プログラミングの3 種類の最適化アルゴリズムが利用できます。 感度プロット、相関行列、曲線、表面、パレートフロント表示を伴うトレードオフ プロットおよびパラレル チャート、レーダー チャートといった、さまざまな画像ツールを設計調査に利用することができます。 相関マトリクスの手法は、反応曲線を作成する前に設計内の主要パラメータをソートするのに役立ちます。 |
|||||||
