HyperWorks PhysicsAIにより、インパネ衝突解析のサロゲートモデルを構築した事例です。Radiossを用いて、複数の衝突パターンの計算結果（数パターン）を用意し、PhysicsAIに学習させています（上図）。新規の衝突パターン（下図）に対するPhysicsAIの予測とRadiossの傾向は概ね一致しています。本事例のように、複数の部品にまたがった衝突でも、PhysicsAIで予測することが可能です。一般的に予測モデルの構築には多くの学習データが必要ですが、PhysicsAIでは数パターンの解析結果を学習させるだけで3次元の物理量分布を予測可能であり、従来手法に比べ予測モデルの構築が容易です。またPhysicsAIによる予測は数秒で完了しますので、解析時間を大幅に圧縮し、より多くの解析パターンを検討することが可能です。
