Noesis Optimus v2019.1 日文版 64bit

工数を削減し、設計検討の時間を創出

日頃の解析業務で無駄な時間を費やしていませんか？PCから離れられない、夜間/休日の作業中断、設定ミスでやり直し等…。

Optimusを活用することで設計検討の時間が創出され、本来の設計業務に注力できます。

複合領域にまたがる設計課題を解決

Optimusを共通のプラットフォームとして、解析分野や部門をまたぐ解析作業もスムーズに行うことができます。

また、単独のエンジニアリングツールだけでは解決できない複合領域にまたがる最適化問題を解決します。

効率的な設計空間の探索

設計課題に適した手法を利用することで、設計空間の把握が容易に行なえます。

また、近年複雑化するトレードオフの最適化問題に対しても効率的に問題の分析が行えます。

設計根拠を明確にしスムーズな情報共有

解析結果を可視化することで、パラメータの相関性や寄与度を視覚的に把握できます。

分析した情報の共有化を図り、取引先に対しても根拠に基づいた説得力のある提案が行えます。

バラツキを考慮した信頼性の高い設計

寸法や材料のバラツキを考慮した設計検討により、量産時のバラツキによる手戻りの負担軽減と品質向上を可能にします。 また、品質工学にも対応しています。

Optimusは、エンジニアが製品開発の中で抱える様々な課題を解決する為のソリューションを提供します。

競合他社との競争に打ち勝つ為のドラスティックな業務改革に是非Optimusをご活用ください。

CAD、CAEを用いた設計プロセスを完全に自動化

企業では利益拡大とコスト削減のために、これまでに投資を行ってきたハードウェア（CPU）、ソフトウェア（CAD、CAEソフトウェア）を有効活用する要求が高くなっています。これまでは、プログラミングができる特別なCAEユーザーだけが自動化を行い、前述の要求に応えてきましたが、これからは誰でも、汎用的に自動化を行わないといけません。Optimusでは、誰でもがCAD、CAEの自動化を行い、企業の資産を有効活用できる仕組みをご提供します。

従来のバッチ処理を汎用化

Optimusの豊富な機能を用いることでCAD、CAEを用いた設計プロセスを完全に自動化することができます。バッチ処理に必要なプログラミングのスキルを持たないエンジニアでも簡単に自動化を設定することができます。また、ユーザーは簡単にOptimusでの繰り返し計算について、バッチコマンドを作成することができ、それらのバッチをGUIを立ち上げることなく連続で実行することも可能です。

複数の設計パターンを解析するための自動化

従来の製品設計では、最小でも何パターンかの設計検討を行う必要があります。その場合、各種の設計パターンを設計・解析検討する必要があります。Optimusでは、それらの複数パターンの設計検討を容易に行うことができます。

設計テーブルの読込

これまでに実施してきたように、設計の変更可能なパラメータの設計パターン（テーブル）がEXCELなどで設定した設計テーブルを読み込むだけで、簡単に複数パターンの解析を自動化することができます。

設計テーブルの作成

Optimusの簡単な設計テーブル作成機能を用いることで、簡単に設計テーブルを作成、複数パターンの解析を自動化することができます。

最適設計のための繰り返し演算を自動化

Optimusの豊富な機能を用いることでCAD、CAEを用いた設計プロセスを完全に自動化することができます。

従来の「トライアンドエラー・プロセス」を効率化するための自動化

現在の設計プロセスは「トライアンドエラー・プロセス」と言われ、かなり非効率です。「トライアンドエラー・プロセス」では、エンジニアが常にコンピュータの前に座り、解析した結果を考察して、要求を満たす設計でない場合に再び、設計（入力パラメータ）を変更して解析を実行し直す様な、繰り返し作業を強いられています。Optimusを利用することで、これらの非効率な作業を排除することができます。

最適化・ロバスト設計に必要な繰り返し演算を自動化

最適化・ロバスト設計では、膨大な繰り返し演算が必要となります。従来のユーザーによる、経験と勘による繰り返し演算とは違い、膨大な繰り返し演算を、夜間・休日でのCAD、CAEの非利用時間にて効率よく多くの計算を行うための自動化機能をご提供します。

投資済みの資産を効率よく利用するための自動化

例えば、多目的最適化には最低でも500回以上の計算が必要であり、モンテカルロ法を用いたロバスト設計には最低でも5000回以上の計算が必要になります。自動化に要求される機能は、少しでも多くの資産を有効活用できる仕組みです。

高度な分散処理機能

Windows、UNIX、Linuxを問わず、Optimusから最適化などに必要なJOBを分散させることが可能です。これによって高度な分散処理機能にてすでに投資済みの企業資産を有効に活用することで、短期間での最適化、ロバスト設計を支援します。

複数の異なるシミュレーション・ソフトウェアの自動化定義による複合領域最適化問題への対応

現在、企業での最適設計に対する試みはどんどん高度になっています。1つのシミュレーションだけを用いるのではなく、複数のシミュレーション・ソフトウェアを用いて、複合的な最適化問題に挑戦するといった、より現実に近い最適設計が要求されています。Optimusでは、複数の異なるシミュレーション・ソフトウェアを自動化定義することができますので、それぞれ複数のソフトウェアでの複数の出力値に関して、それぞれが設計要求を満たすような複合領域最適化を行なうことが可能です。

複合領域最適化（MDO：Multi-Disciplinary Optimization）

例えば、スマート構造物の最適化を検討する場合、構造強度に関する設計要求とは別に、MATLABなどによる制御設計が必要となります。このような場合、構造解析の設計要求も満たしながら、かつ制御設計での要求も満たすことが望まれます。従来は、これらのシミュレーションを別々に取り扱ってきましたが、Optimusを用いることで、どちらの設計要求も満たすような最適設計を探索することが可能です。

統合インフラツールとしての役割

Optimusは誰でもが簡単に利用できるユーザー・インタフェースを提供しています。例えばANSYSなどのオペレーションができないユーザーでも一度Optimusにて設定された自動化シーケンスではユーザーはその設計パラメータを変更して、簡単にモデルを変更してANSYSによる解析を実行し、結果を得ることができます。このように、Optimusを統合インフラツールとしてご活用される企業が増えており、異なる部門間を跨いだ複合領域解析を実施することができます。

問題分析の為の豊富で強力なポスト処理機能及びレポート作成機能

最適化ツールの重要な機能の１つが問題分析の為のポスト処理機能です。最適化問題では、精度の良い最適解を得ることも重要ですが、得られた最適解の根拠や設計空間の分析が非常に重要となります。Optimusでは、これらの分析に用いるポスト処理機能の開発に特に力を入れており、他の最適化ツールには無い豊富で強力なポスト処理機能を搭載しています。また、最適化計算の結果や設定等を用いて、簡単な操作にてレポートを作成できる機能も搭載しています。

ポスト処理

インタラクティブなプロット表示

通常、応答曲面モデルを3次元で表示した場合、設計変数を２つ、目的関数を１つまでは同時に表示できますが、3つ目の設計変数は、同時に評価する事はできません。しかし、Optimusでは3つ目以降の設計変数の値をスライダーバーや直接入力により変更することで、応答曲面モデルをインタラクティブに変化させることができます。変数の数が多い問題や出力値が複雑な問題に対しても、柔軟かつ簡単に問題の分析をおこなえます。

異なるプロットの相互リンク機能による多様な分析アプローチ

複雑な最適化問題の場合、複数のプロットを同時に評価する事が必要となります。Optimusでは、複数の異なる種類のプロットや表を互いにリンクさせ、インタラクティブに結果を表示することで問題のより深い分析が可能となります。例えば、実験計画法のサマリーと散布図とヒストグラムをリンクし、サマリー内の任意の実験を選択すると、選択した点の位置や情報を散布図とヒストグラム内で同時に確認できます。

制約条件を考慮した直感的な設計検討

ポスト処理機能の１つであるトラストリージョンプロットは、目的値の制約を満たすことができる設計変数の領域を直感的に探索することができます。

設計変数の範囲をGUI上にて直接変更することによって、目的関数/制約条件の変動をインタラクティブに視覚的に確認することができるので、設計変数の可解領域を直感的に把握することができます。

さらに絞り込んだ設計変数の範囲を用いて、実験計画法や確認実験をシームレスに実行することも可能です。

途中経過の表示

Optimusでは、計算終了後だけでなく、計算中に途中までの計算経過をいつでも確認する事が可能です。これにより、計算終了前に問題の傾向を分析したり、実行エラー等による計算の手戻りを最小限に抑えることができます。

結果評価の標準化

Optimusでは、各プロットの表示形式やレイアウト等の設定を自由に変更し、保存することができます。この機能により、いつでも分析したいプロットを所定の形式で呼び出すことができます。また、使用頻度の高いプロットはテンプレート化することも可能で、個人用/企業用として分けて管理することができます。これにより結果評価の効率性の向上だけでなく、評価方法を企業内で標準化することができます。

ポスト処理機能の種類

実験計画法

機能例

応答曲面法

機能例

単一目的最適化/多目的最適化

機能例

品質工学

機能例

レポート

Optimusには、Optimusの設定や計算結果等を簡単かつ見易く資料にまとめる為のレポート機能を搭載しています。解析シーケンス（設計プロセスのワークフロー）や各種ポストプロット、入出力変数の表以外にも文字や画像等の挿入が可能で、自由な形式のレポートを簡単な操作にて作成することができます。

作成されたレポートはプロジェクト内に自動保存され、設定変更や再計算時には自動的にアップデートされます。さらに、Optimus専用のテンプレート形式の他、pdfやhtml形式に保存する事ができます。レポートのテンプレートも個人用/企業用で管理することが可能です。

信頼性が高く、豊富な最適化手法による効率的な最適解の算出

現在市場で求められる製品は、性能だけでなく、低価格で小型・軽量、さらには丈夫で安全など、非常に多くの要因が求められています。企業にとってはこれらの要因を極限まで改善するために、多くの開発期間と開発コストが必要になりますが、実際には低コストで短期間に開発しなければ市場での競争に勝つことはできません。

シミュレーションにおいて最適化を行うことで、これらの要因を改善するだけでなく、従来設計者が最適な設計案を求めるために行っていた解析の試行錯誤を完全に自動化することができます。また、設計者の経験だけでは得ることが難しかった最適な設計案を求めることができます。

勘と経験に頼らない最適設計の実現

Optimusの最適化機能を利用することで技術者の経験値によらず、多くの設計パラメータや制約条件が複雑に作用している設計問題の中から最適な設計案を自動的に得ることができます。これによりトライ&エラーに費やしていた時間をよりクリエイティブな業務に費やすことができます。また、最適化計算によって得られたデータや実験計画法、応答曲面法を利用することで「なぜ得られた結果が最適なのか」を把握することができ、従来の勘と経験に代わる多くの情報を得ることができます。

定められた期間内での最適設計の探索

多くの演算を行えば最適解の精度を向上させることができますが、実際の設計現場においては開発に費やせる期間は限られています。Optimusでは実際の設計や製造現場において実用的であることを重視し、効率的に最適化計算を行うための様々なソリューションをご用意しています。

• 単一目的、多目的最適化ともに計算効率や信頼性が高く、多くの実績を誇る最適化手法を搭載しています。
• 応答曲面モデルを自動更新しながら、効率的に最適解（単一目的最適化）やパレート解（多目的最適化）を探索する最適化手法を搭載しています。
• 豊富な応答曲面法により精度の高い応答曲面モデルを作成し、シミュレーションに代えて応答曲面モデルを利用することで計算時間を劇的に短縮することができます。
• あらゆる手法に適用できる強力な分散処理機能により計算時間を大幅に短縮することができます。

単一目的最適化手法

設計上考慮すべき複数の制約条件を満足した上で、改善すべき目的関数（評価値）の最適解を得ることができます。考慮すべき評価値の許容範囲や優先順位が明確で、ある評価値を極限まで改善したい場合などに有効です。

局所的最適化手法

初期設計案の近傍において、少ない計算回数で精度良く最適解を探索することができます。以下のようなケースにおいて短期間で最適解を探索できます。

• 現状の設計案を少しでも改善したい
• 実験計画法、応答曲面法により最適解の見当がついている
• 大域的最適化や多目的最適化で得られた最適解の精度をさらに向上させたい

搭載手法

局所的最適化手法として代表的な逐次2次計画法を含め、多くの設計変数や制約条件に対応した手法を搭載。また、従来の局所的最適化手法では困難であった目的関数の形状にノイズを含む問題などにも、局所的最適化手法と応答曲面法によるハイブリッドな手法により対応することができます。

• 逐次2次計画法（NLPQL）
• Adaptive Region最適化手法、など全5手法（設計変数に離散値や文字列を扱える手法を含む）

大域的最適化手法

検討している設計空間全体において、最も優れた最適解を探索することができます。以下のようなケースにおいて非常に高い確率で大域的最適解を探索できます。

• 現在の設計案を飛躍的に改善したい
• 従来の勘と経験では思いつかない設計案を求めたい

搭載手法

大域的最適化手法として代表的な遺伝的アルゴリズムを含め、多くの設計変数や制約条件に対応した手法を搭載。一般的に大域的最適化手法は局所的最適化手法に比べ計算回数が増加しますが、Optimusでは内部的にサンプリングと応答曲面モデルの更新を自動的に行う手法を搭載することで、計算効率の向上を実現しています。

• 遺伝的アルゴリズム
• Efficient Global Optimization　など全5手法　（設計変数に離散値や文字列を扱える手法を含む）

多目的最適化手法

競合する複数の目的関数（評価値）を改善することやそれらの関係性を把握することができます。以下のようなケースにおいて有効な最適化手法です。

• “性能”と“コスト”など相反する関係の目的関数を改善したい
• 構想設計など設計の初期段階のため最適解よりもそれらの関係性を把握し、多様な設計案を得たい
• 製品の性能だけを重視するのではなく、品質の安定性と信頼性を向上させたい

搭載手法

多目的最適化手法として代表的なNSGA-IIをベースとした手法を含め、多くの目的関数に対して安定してパレート解を得られる多数の手法を搭載。Optimusでは内部的にサンプリングと応答曲面モデルの更新を自動的に行う手法や解空間において均一にパレート解を求めるための手法などを搭載することで、計算効率の向上と多様な設計案の探索を実現しています。

• NSEA+
• Normal-Boundary Intersection Method　など全10手法　（設計変数に離散値や文字列を扱える手法を含む）

ユーザー定義最適化手法

Optimus標準搭載の最適化手法のほか、ユーザーが独自に開発した最適化手法をOptimusに取り込むことができます。OptimusのGUI上で利用でき、計算実行からポスト処理まで標準搭載の最適化手法と同様に使用することができます。

効率的な最適化の為の設計問題の高度な分析機能

実験を行う際、サンプリングの組合せと分析方法がその工数と分析精度を決定します。そのため、効率的な手法を活用するか否かで実験そのものの成果も異なります。

Optimusの実験計画・応答曲面手法は設計パラメータと出力の間で形成される解空間の分析に広く活用することが可能です。最適化を行う前にこれらの手法を通して多くの情報を把握することで、より「効率的な最適化」への指針が導き出されます。

Optimusの実験計画手法

効率的なサンプリング手法を搭載

Optimusではサンプリングに対する敷居を下げ、与えられた時間や目的に応じて効率的に問題の分析が行える以下の手法を搭載しています。

• 混合水準要因計画
• 中心複合計画
• ラテン超方格…etc.（全20種類）

ポスト処理を通じた問題の把握

得られた結果はポスト処理を通してその相関性を視覚的に確認、問題の特性が明確に掴めます。

Optimusの応答曲面手法

精度の高い分析が行える手法を搭載

Optimusではサンプリングデータを最大限に活用し、問題の傾向や応答曲面の使用目的に応じた多数の応答曲面手法を搭載しています。

• 回帰（最小二乗法）モデル：テイラー近似を代表とする4手法
• 補間モデル：精度の高いモデル作成が可能なKriging・RBF（Radial Basis Function ）
• 機械学習モデル：ニューラルネットワークを代表とする4手法
• スマートモデル：最適な応答曲面モデルを自動で作成/選択する手法

オリジナルの応答曲面手法も搭載可能

また、Optimusではユーザーが独自に作成した応答曲面手法も取り込めます。インポート後は、Optimusの一機能として演算の実行やポスト処理で使用できます。

ポスト処理を通じた分析

作成された応答曲面モデルの係数は各設計パラメータの寄与度（設計変数の重要度）として表され、寄与度に基づいたデータマイニング等に活用されています。また、2Dや3Dの曲面として表現することで複雑な解空間の分析にも非常に有効です。

応答曲面モデルを使用した最適化時間のスリム化

応答曲面モデルを、最適化やロバスト信頼性の演算で代替モデルとしても活用できます。実際に解析を実行する必要がなくなり、演算時間のコスト削減にも貢献します。

実験データから応答曲面モデルの作成

解析データだけでなく実機実験で得られたサンプリングデータもOptimusに取り込む事が出来ます。この機能を通じて、「解析」に囚われない問題分析にもご活用できます。

製品の安定性や信頼性の向上を実現するロバスト性・信頼性の解析機能

一般的な最適化手法により得られた最適解は決定論的最適解と呼ばれ、最適な設計変数の組み合わせを厳密に与えた場合のみ最適な応答が保証されます。シミュレーション等においては同じ設計変数の値を何度でも与えることが可能ですが、現実の設計や製造においては様々な不確定要因（バラツキ）が存在するため、厳密に同じ設計値（寸法、物性、組立、環境条件など）を与えることは不可能です。より現実的なシミュレーションを行うには、不確定要因（バラツキ）を考慮して製品の安定性や信頼性の向上を実現する必要があります。

不確定要因（バラツキ）を考慮した設計案の評価

以下のような問題を抱えていませんか。

• 現在の設計案の安定性や信頼性を把握できていない
• シミュレーションによる検証では問題がないのに、試作品や量産品だと不良が多発してしまう

Optimusのロバスト性・信頼性解析機能では、設計変数に多種の分布タイプを選択することができ、あらゆる不確定要因（バラツキ）を考慮したロバスト性や信頼性の評価をすることができます。

現実的な期間内でロバスト性・信頼性の高い設計案を探索

一般的にロバスト性や信頼性を考慮する場合、多目的最適化問題となるため膨大な計算量が必要となります。そのため、短い開発期間の中でロバスト性・信頼性を評価することは現実的には難しいという問題があります。Optimusでは現実的な期間内で最適解を得るための様々なソリューションをご用意しております。

• サンプリングだけでなく、内部的に近似モデルを利用した計算効率の高いロバスト性・信頼性手法を豊富に搭載しています。
• 精度の良い応答曲面モデルを作成することにより、シミュレーションに代えて応答曲面モデルを利用することで計算時間を劇的に短縮することができます。
• 分散処理機能を併用することで計算時間を大幅に短縮することができます。

ロバスト性の評価と最適化

ロバスト性の解析機能では応答特性の分布（平均値、標準偏差）を把握することができます。最適化計算との組み合わせにより複数の応答特性の平均値と標準偏差を改善することで、よりロバスト性の高い設計を実現することができます。（同時に信頼性を考慮することも可能）

搭載手法

ロバスト性を評価する手法として一般的なモンテカルロ法のほか、内部的に応答曲面モデルを利用した手法やサンプリングをベースとしない手法により、計算効率の高い実用的な手法を搭載。

モンテカルロ法（ランダム/ラテン超方格法）

幅広い問題に適用可能

リニアモデルモンテカルロ

内部的に応答曲面モデルを利用することで高い計算効率を実現

FOSM (First Order Second Moment)

モンテカルロ法のようなサンプリングをベースとしないため、最も高い計算効率を実現

信頼性の評価と最適化

信頼性の解析機能では応答特性が設計の制約条件を超える失敗確率（破損確率）や制約条件までの信頼性インデックス（信頼性指標）を求めることができます。最適化計算との組み合わせにより複数の応答特性の失敗確率（破損確率）を改善することで、より信頼性の高い設計を実現することができます。（同時にロバスト性を考慮することも可能）

モンテカルロ法

幅広い問題に適用可能

FORM (First Order Reliability Method)

内部的に１次近似を利用することで高い計算効率を実現

FORM＋Importance Sampling（ランダム/ラテン超方格法）

FORMとサンプリング手法を組み合わせることで高い計算効率と計算精度の両立を実現

SORM (Second Order Reliability Method)

内部的に2次近似を利用することで高い計算効率と計算精度の両立を実現

上記ロバスト性・信頼性機能によるアプローチのほか、品質工学によるロバスト設計のアプローチも可能です。

CAEと品質工学を融合し、タグチメソッドのプロセスを完全自動化

品質工学（タグチメソッド）は田口玄一博士によって考案された新技術開発・新製品開発を効率的に行なう手法です。設計段階から製品のロバスト性を考慮することで、高性能かつ生産性の高い製品を設計することが可能になります。品質工学の手法を利用した取り組みは広く行なわれており、品質工学会がその中心的役割を担っています。

Optimusは最適設計を支援するツールとして最適化・設計空間の分析に加え、この品質工学の手法を活用するための機能を搭載し、最適設計の実現をサポートします。

CAEと品質工学を融合し品質工学のプロセスを完全自動化

品質工学による設計では直交表、SN比・感度、分散分析表、要因効果図、など様々なツールを用います。OptimusではGUI上からマウスクリック操作のみで、これらのツールを搭載し、使用することができるようになりました。

品質工学への取り組みは以下のような問題点を抱えています。

• これらのツールを活用する際は表計算ソフトでの結果整理と計算を行なわれることが多く、品質工学に取り組む際には前準備・後処理の作業に非常に多くの工数が必要となる。
• これらの準備の他に直交表による実験を１ケースずつサンプリングしなければならず、複数のツールを操作し、データのやり取りを設計者が行なわなければならない。

しかしOptimusの品質工学機能を活用すれば、これらの作業は大幅に削減されます。つまり、もう単純作業に汗をかかなくても良いのです。

Optimusの品質工学機能は多くの日本のユーザー様からのご要望を受け、非常に早く開発が進みました。これも開発元との関係と品質工学に熱心に取り組まれるユーザー様との関係が、共に密である弊社であればこそ実現できた機能と言えます。

高い操作性を備えたGUIと自動化機能により、CAEと組み合わせた品質工学に実際に取り組むことができるツールはOptimusだけです。

各搭載機能

Optimus品質工学機能のメリット

Optimusの品質工学機能を活用する事で、以下のメリットがあります。

品質工学への取り組みが容易に

必要なツールはOptimusが用意していますので、すぐに品質工学の手法で設計を行うことができます。解析実行や結果整理など単純作業はOptimusが自動的に行ないます。前準備・後処理の作業が削減されることで、より活発に社内での品質工学の利用が促進します。

容易なデータ管理が可能

実行結果は自動的サンプリングされ、Optimusデータベース内に保存されます。

レポート機能により資料作成も容易です。結果の整理管理が非常に容易になります。

分散処理機能による効率的な解析実行を利用可能

品質工学機能においてもOptimusの分散処理機能により、解析実行可能な複数のCPUを使って同時に異なる実験ケースを実行していくことが可能になります。全サンプリングが得られるまでの時間が早くなり、今までトライを躊躇していた大規模な直交表による実験も可能になります。

問題設定の変更もスムーズに実施

表計算ソフトで自社内にて作りこんだツールは汎用性が十分でない場合が多く、設定が柔軟に行なえず、設計検討の幅を狭めてしまうケースをしばしば耳にします。

Optimusでは汎用ソフトウェアとして問題設定の変更もGUI上から行うことができます。例えばL18直交表をL36直交表に変更したい場合、パラメータを新しく因子に追加したい場合、などGUI上から設定を行なうので、柔軟に設定変更でき、既存のシステムに囚われることはありません。

ヒューマンエラーの削減

水準値や計算式の入力などはGUI上の設定にしたがってOptimusによって入力され、全ての操作がOptimus上で一元管理されるため、入力ミスなどのヒューマンエラーの発生が抑制されます。設計者の作業ストレスが軽減され作業の効率化につながります。

さらに・・・

Optimusはオープンなシステムを持ったソフトウェアです。社内の既存のシステムとも容易に連携することが可能です。

（例：表計算ソフトから入力した数値を反映してのOptimusの実行や、結果のコピー＆ペーストも簡単に操作できます。）

上記、品質工学によるロバスト設計のアプローチのほか、ロバスト性・信頼性機能によるアプローチも可能です。

ニューラルネットワークやカーネルマシン、ランダムフォレスト等の機械学習を用いた応答曲面法が追加されました。また、最適な応答曲面モデルを自動で作成/選択する手法も追加されました。

機械学習の強化、および学習時のオプション機能が追加されました。これにより従来よりも詳細に応答を学習することが可能となり、未知の問題に対しても、より簡単に実験計画/応答曲面モデルの作成を実現することができます。

Optimusから各種ツールの自動化を設定する、ワークフロー機能を強化しました。

従来、ユーザーが指定した条件によって、解析などの処理を実行しない設定が可能でした。本バージョンでは処理を実行しない範囲を詳細に指定することが可能となりました。これにより不要な解析やデータ処理を回避できます。また、ワークフローの一部を繰り返し実行するループ機能が分散処理に対応しました。

さらに、階層型最適化機能はダイレクトインタフェースと同様の使用方法でワークフローの構築が可能となりました。

これらにより各種処理が大幅に短縮され、より効率的に製品設計に取り組むことが可能となります。

ダイレクトインタフェースとは、Optimusと組み合わせて利用する各種ツール（CAD・CAE）を自動実行する設定を容易にする機能です。各種ツールのファイルを選択すると、Optimus が設計変数と出力値の候補を自動で抽出します。

機能改良

ABAQUS

ANSYS Workbench

CATIA

CETOL 6σ

Creo Parametric

LS-DYNA

Maple

NX CAE

SimulationX

• アルファベット順
• (※)印はダイレクトインタフェースを提供しているアプリケーションです。
• 会社名、製品名、サービス名は、それぞれ各社の証憑または登録商標です。
• ご使用のアプリケーションが見当たらない場合は弊社までお問い合わせください。

Windows 64bit

Microsoft Windows 7

Microsoft Windows 8/8.1

Microsoft Windows 10

Microsoft Windows Server 2008 （Service Pack 2を推奨）

Microsoft Windows Server 2012 （Service Pack 2を推奨）