HyperWorks PhysicsAIにより、PET容器圧縮解析のサロゲートモデルを構築した事例です。ボトルキャップ上部を下方向に圧縮した際の、容器の変位分布を予測するモデルを構築しています。Radiossを用いて容器の持ち手穴の位置を変更した解析結果を用意し、PhysicsAIに学習させています（上図）。新規の持ち手穴パターン（下図左）に対するPhysicsAIとRadiossの変位分布の傾向は概ね一致しています。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。
