自動車構造解析ソフトウェア：MxSim Mechanicalが現代の車両開発をどのようにサポートするか

<戻る 自動車シミュレーションツールチェーン

著者： ダウウェイ・ビークルのCEO、ジョニー・リュー
公開日: 2026年3月12日
最終更新日: 2026年3月12日

ここ数年で自動車開発は大きく変化しました。EVプログラムは急速に進んでいます。スマート車両機能はシステムリンクを増やしています。重量、安全性、NVH、バッテリー性能、コスト、タイミングはすべて同時に重要になります。そのため、 自動車構造解析ソフトウェア もはや設計の最終段階でのチェック項目ではなく、製品開発の中心にずっと近い位置づけになっている。

この記事では、 MxSim Mechanical（中国語版） 自動車研究開発ツールチェーンの中核となる構造シミュレーションツールとして、本稿ではソフトウェアのアーキテクチャ、ソルバーとモデリングの強み、自動車特有の機能、そしてソースレポートから抜粋した3つの主要なエンジニアリングユースケースについて解説する。 車体剛性およびモード解析、バッテリーパックの熱構造連成、およびシャーシサブフレームのトポロジー最適化。

報告書に記載されていた元の技術詳細はそのまま残し、より分かりやすいクラスターページ形式の記事に再構成しました。これにより、ページの公開が容易になり、閲覧しやすくなり、検索エンジンやAIシステムによる理解も容易になります。

著者注

私は ダウウェイ・ビークルのCEO、ジョニー・リュー. 私の仕事は、車両工学、製品開発、そしてチームが日々の業務でプログラムを推進するために使用するツールに深く関わっています。実際のプロジェクトでは、ソフトウェアは機能一覧だけで評価されるわけではありません。エンジニアは、ソルバーの安定性、モデルサイズ、ワークフローへの適合性、ハードウェアサポート、データ交換、そしてツールが迅速かつ的確な意思決定に役立つかどうかを重視します。この記事は、そうした実践的な視点に基づいて書かれています。

現代の車両研究開発において、自動車構造解析ソフトウェアが重要な理由

構造シミュレーションは、車両開発の初期段階において、より重要な役割を担うようになっている。従来のワークフローでは、チームはまず設計の大部分を完了させ、その後CAEを使用して問題点を洗い出すことが多かった。剛性が低すぎたり、応力が高すぎたりした場合は、設計を見直して修正する必要があった。このサイクルには時間がかかっていた。

現在では、設計上の意思決定を導くために、より早い段階でシミュレーションが活用されている。これは特に電気自動車（EV）開発において顕著であり、EVでは車体、シャーシ、バッテリーシステムが互いに直接的に影響し合うためである。

身体構造は以下に影響を与える：

• 取り扱い
• 安全性
• 剛性
• モーダルな挙動
• NVH

バッテリーパックの構造は以下に影響します。

• 熱安全性
• 囲いの強度
• 変形
• 取り付け安全
• 長期信頼性

サブフレーム構造は以下に影響します。

• 重さ
• 剛性
• 負荷転送
• サスペンションサポート
• 製造可能性

そのため、構造解析ソルバーには単一の狭い機能だけでは不十分です。剛性解析、モード解析、連成場問題、動的応答解析、最適化解析を、一つのエンジニアリングフローでサポートする必要があるのです。

報告書はまた、多くの国内チームが国際的なCAEツールに関して直面しているいくつかの問題点を指摘している。

• ソフトウェアの制御性が限られている
• 高額なソフトウェアおよびメンテナンス費用
• ローカルワークフローへの適合性が低い
• 中国による完全な運用とサポートの欠如
• 局所的な二次開発における柔軟性の低下

MxSim Mechanicalは、そうしたニーズに応えるために開発された国内向けソリューションとして提供されています。

自動車CAEツールチェーンにおけるMxSim Mechanicalとは？

MxSim Mechanicalは、大規模なエンジニアリングモデル向けに国内で開発された汎用構造シミュレーションプラットフォームです。自動車分野においては、より広範なデジタルツールチェーンの中核となる構造解析ソルバーおよび解析環境として機能します。

簡単に言うと、これは次のような流れをサポートします。

CADモデリング → モデルのクリーンアップ → メッシュ生成 → 解析 → 結果レビュー → 設計改善

これにより、単なる解析実行以上の価値が生まれます。スタンドアロンのデスクトップツールとしてではなく、より大規模な自動車エンジニアリングプロセスの中に組み込むことができます。

本レポートでは、MxSim Mechanicalは湖南大学車両車体先端設計製造国家重点実験室における30年以上にわたる技術研究に基づいて開発された製品であると紹介している。コアアルゴリズムレベルで完全に自己制御されている点が特徴であり、ソフトウェアの独立性と長期的なエンジニアリング管理を重視する組織にとって重要なポイントとなる。

中国語版も日常的に使用する上で重要である。報告書は次のように述べている。

• 完全な中国語ユーザーインターフェース
• 中国語のエラーメッセージ
• 中国語のヘルプドキュメント
• ローカライズされた関数名
• バッチシミュレーション機能
• 中国語レポート作成サポート

これらの点は単純に聞こえるかもしれませんが、導入に大きな影響を与えます。エンジニアがよりスムーズにツールを使えるようになれば、少数の専門家グループだけでなく、より多くのチームがツールを活用できるようになります。

MxSim Mechanicalのコアアーキテクチャ

この報告書では、プラットフォームを4つの主要な層に分けて説明しています。

1. 前処理と後処理
2. コアとなる暗黙的ソルバー
3. 自動車工学部品
4. 二次開発インターフェース

MxSim GUIを使用した前処理と後処理

フロントエンド環境は、フルフォーマットのジオメトリインポートと一般的なCAE準備タスクをサポートしています。これには以下が含まれます。

• 自動ジオメトリクリーンアップ
• 中面抽出
• 適応メッシュ
• 薄肉部品用テンプレート
• 大規模かつ複雑なアセンブリ用のテンプレート

これは自動車製造において有用である。なぜなら、多くの車種は、シェル状の薄いパネル、ソリッド部品、溶接部分、および大型アセンブリを組み合わせて構成されているからである。

このソフトウェアは、以下のような主要なCADシステムからジオメトリをインポートできます。

• CATIA
• UG / NX
• クレオ

また、以下のような一般的なFEフォーマットもサポートしています。

• BDF
• INP
• フェム

これにより、必要に応じてチームが他のCAEワークフローとデータを交換できるようになります。

大規模構造問題向けMxSim/陰解法ソルバー

コアソルバーは、大規模疎行列方程式系に対して直接法と反復法の両方をサポートしています。レポートによると、以下の項目をカバーしています。

• 線形静解析
• 非線形解析
• 固有値解析
• モーダル解析
• 座屈解析
• 材料、幾何学、接触問題に対する安定した非線形反復法

これにより、大型ボディ、シャーシ、バッテリーエンクロージャーモデルに適しています。

自動車専用エンジニアリング部品

このレポートは、自動車関連のモデリング機能に特に重点を置いている。具体的には以下の機能が含まれる。

• スポット溶接要素
• シーム溶接要素
• ボルトの締め付け
• ゴム製ブッシング要素
• 鋼、アルミニウム、複合材料、ゴムの材料ライブラリ
• カスタム材料構成サポート

これは重要な点です。なぜなら、実際の自動車部品の組み立ては、接続部のモデリングに大きく依存しているからです。溶接部やブッシュの表現が不十分なモデルは動作はするかもしれませんが、エンジニアにとって十分な情報を提供しない可能性があります。

自動化のための二次開発

このプラットフォームは、以下の用途向けにPythonおよびC++インターフェースも提供しています。

• パラメトリックモデリング
• 自動ロードアプリケーション
• バッチシミュレーション
• 自動レポート生成
• カスタマイズされたエンタープライズワークフロー

報告書では、中国語のスクリプト作成にも対応しており、これにより現地のエンジニアリングチームがソルバーを中心とした独自のプロセスツールを構築できると指摘している。

この自動車構造解析ソフトウェアの技術的利点

低次高精度素子技術

報告書の中で最も重要な点の1つは、 低次高精度素子技術。

標準的な低次三角形要素や四面体要素は、メッシュ生成が高速かつ容易な場合が多いものの、複雑な構造問題では精度が低下する可能性があります。MxSim Mechanicalは、低次メッシュ生成の効率性を維持しながら、この弱点を改善するように設計されています。

この報告書によると、このアプローチは以下の利点をもたらす可能性がある。

• より多い 精度が50%向上
• について 計算速度が5倍速い

これは特に以下のような場合に役立ちます。

• 車体フレームの薄肉構造
• バッテリーハウジングモデル
• メッシュ数が既に多い大規模アセンブリ

そういった場合、エンジニアはメッシュを際限なく細かくしていくことは難しい。より強力な低次要素定式化を用いることで、大きな違いが生まれる可能性がある。

高性能コンピューティング

報告書によると、このソフトウェアは以下をサポートしている。

• CPU並列コンピューティング
• アウトオブコア計算
• GPUヘテロジニアスアクセラレーション
• KunpengやLoongsonなどの国内製プロセッサとの互換性

自動車関連の仕事では、モデルが非常に大きくなる可能性があるため、これは重要になります。

この報告書では、新エネルギー車のBIWモーダル解析モデルの例を1つ挙げている。 150万個の要素 達成した 解決時間が40%短縮 下 8コアGPUアクセラレーション 主流の国際的なツールと比較して。

また、自社開発についても言及している。 AMLSソルバーこれによって以下のことが可能になります。

• パーティションサブストラクチャを自動的に
• 効率的なデータ構造を使用する
• きめ細かいタスク並列処理を適用する
• 最大 210倍の速度向上 で 4つのGPU 設定

これらは重要なエンジニアリング上のポイントです。なぜなら、スピードはチームがプログラム内で完了できる設計ループの数に影響するからです。

マルチフィジックスカバレッジ

報告書によると、このプラットフォームはいくつかの主要な分析分野をサポートしているとのことです。

構造場

• 線形静力学
• 弾塑性非線形解析
• バックリング
• モーダル解析

ダイナミクス

• 過渡応答
• 周波数特性
• ランダム振動
• 応答スペクトル分析

結合場

• 熱構造連成
• 音響構造結合
• 剛体・柔軟体多体動力学

これらの機能により、エンジニアは次のような問題に取り組むことができます。

• BIWの剛性開発
• モード配置
• シャーシ振動制御
• ブレーキの熱構造応答
• バッテリーパックの熱構造挙動

軽量設計のためのトポロジー最適化

報告書によると、このソフトウェアは以下に基づいてトポロジー最適化をサポートするとのことです。

• コンプライアンス
• 固有振動数
• 最大応力

また、自動車生産作業に適した制約も含まれており、例えば以下のようなものがある。

• プロセス制約
• サイズ制限
• 製造ルール

これは軽量設計において有用である。なぜなら、結果は実際の部品につながる場合にのみ有用だからである。

中国語ローカライズと日々のエンジニアリング効率

この報告書は、中国語ローカライズを単なる言語選択ではなく、実用的なエンジニアリング上の強みとして捉えている。報告書には以下の点が挙げられている。

• 中国語インターフェース
• 中国語ヘルプシステム
• 中国語のエラーメッセージ
• ローカライズされたワークフローロジック
• バッチシミュレーションや中国語レポート出力などの機能

これにより、学習のハードルが下がり、回避可能な操作ミスが減少する。

アプリケーションシナリオ1：BIWの剛性とモード展開

報告書の最初の事例は、鋼鉄とアルミニウムを組み合わせた構造を持つ、純粋な電気自動車セダンのホワイトボディに焦点を当てている。

エンジニアリング要件

BIWプログラムには3つのタスクがあった。

1. 曲げ剛性とねじり剛性を評価する
2. 最初の6つのモード周波数とモード形状を計算します。
3. 結果をNastranと比較し、誤差を許容範囲内に抑える。 5%

目標値は以下のとおりです。

• 曲げ剛性 ≥ 28,000 N/mm
• ねじり剛性 ≥ 22,000 N·m/deg

これらは標準的ではあるものの重要な目標値である。なぜなら、車体の剛性やモード挙動は、操縦性、NVH（騒音・振動・ハーシュネス）、そして全体的な構造性能に影響を与えるからである。

モデルの準備

CATIAモデルをMxSim Mechanicalにインポートしました。前処理ステップでは、以下のような欠陥が除去されました。

• 重なり合う表面
• 鋭角
• 小さな特徴

メッシュ生成の場合：

• アルミニウム製カバー部品は、中間面抽出に使用されます。
• スチールフレーム部品にはソリッド要素が使用されています
• グローバルメッシュサイズは 5mm
• 総要素数は約 120万人
• 総ノード数は約 65万
• メッシュ通過率は少なくとも 95%
• 最小ヤコビアンは少なくとも 0.7

これらの詳細から、この事例は小型のデモンストレーションモデルではなく、工学的な本格的なモデルとして扱われたことがわかる。

接続モデリング

報告書によると、使用されたBIWモデルは以下のとおりです。

• 1,800個のスポット溶接要素
• 主要溶接用の継ぎ目溶接要素、総溶接長は約 35メートル
• サスペンション取り付けポイントのゴム製ブッシング要素
• 柔軟領域間の運動関係を記述するための多点拘束

これは、自動車特有の接続機能がなぜ重要なのかを示す強​​力な例である。

境界条件と荷重

のために 曲げ剛性:

• フロントサスペンションの取り付けポイントが固定されました
• リアサスペンションの取り付けポイントが縦方向の自由度を解放
• 分散負荷 10,000 N シートクロスメンバー領域に適用された

のために ねじり剛性:

• 左前輪と右後輪の取り付けポイントが固定されました
• 右前輪と左後輪の軸には逆方向のトルクが加わった。
• 総トルクは 2,000 N·m

のために モーダル解析:

• 自由境界条件が使用された
• 最初の6つのモード周波数とモード形状が解かれました

解決と結果レビュー

GPUアクセラレーションを有効にした場合：

• 曲げとねじりの解決時間は約 45分
• モーダル解決時間は約 30分

後処理によって生成されたもの：

• 応力等高線図
• 変形等高線図
• 最頻値形状プロット

結果は、以下の領域にストレスが集中していることを示していた。

• 下部Bピラー
• 床横梁

エンジニアリング成果

BIWの最終結果は以下のとおりです。

• 曲げ剛性：29,200 N/mm
• ねじり剛性：23,500 N·m/deg

最初の6つのモード周波数は以下のとおりです。

• 28.5 Hz
• 32.1 Hz
• 38.7 Hz
• 45.3 Hz
• 51.2 Hz
• 58.6 Hz

報告書によると、いずれも問題となる共振範囲外だったとのことだ。

ナストランと比較した場合：

• エラーは範囲内にとどまりました 3.8%

分析に基づき、技術者たちは以下の点を強化した。

• 下部Bピラー
• 床の横梁

その変更後：

• 曲げ剛性は増加し、 8%
• ねじり剛性は増加し、 6%
• モード周波数はほぼ変化しなかった

アプリケーションシナリオ2：バッテリーパックの熱構造連成

2番目のケースは、総容量が角型三元リチウムセルを使用した純電気SUVバッテリーパックを対象としています。 72kWh。

エンジニアリング要件

バッテリーパックには、以下の3つの目標を満たす必要がありました。

1. 温度分布をシミュレート 1C急速充電 以上 1.5時間
2. 以下の点を確認してください。
   • 最大囲い応力は以下 150 MPa
   • 最大変形は以下 0.5 mm
3. 重力と熱応力が複合した条件下での吊り上げラグの安全性を確認する

これは、温度上昇によって構造的な応力分布が変化するため、電気自動車によく見られる典型的な問題です。

モデルの簡略化とメッシュ生成

CATIAモデルは、メインシミュレーションに不要な部分を削除することで簡略化されました。例えば、以下のような部分です。

• バスバー
• 電気に関する詳細
• 微細な冷却チャネルの特徴

保存された主要構造物は以下のとおりです。

• バッテリーモジュール
• 囲い
• 吊り上げ用ラグ

メッシュ生成には以下のソリッド要素を使用しました。

• 3 mm モジュールのメッシュサイズ
• 4 mm 筐体および吊り上げ用ラグのメッシュサイズ
• 合計要素数約 80万
• 応力集中ゾーン付近、特に吊り上げラグ周辺の局所的な精密加工

材料特性と熱境界条件

バッテリーモジュールの熱特性は以下のように設定されました。

• 比熱容量： 1000 J/(kg·°C)
• 熱伝導率: 15 W/(m·°C)

使用されている筐体と吊り上げ用ラグ 6061-T6アルミニウム合金 と：

• 弾性率： 70 GPa
• ポアソン比： 0.33
• 降伏強度： 276 MPa

環境設定は以下のとおりでした。

• 周囲温度: 25℃
• 対流熱伝達係数： 15 W/(m²·°C)

荷重と連成解析プロセス

熱負荷は、バッテリーモジュール内の体積熱源として定義された。

• 2000 W/m³

これは、急速充電時の発熱を表している。

構造荷重には以下が含まれる。

• バッテリーパックの自重
• 総パック質量 520 kg
• 吊り上げラグ領域における制約

報告書によると、この結合ソリューションは逐次的なプロセスを採用したとのことです。

1. 熱場を解く
2. 温度場を構造荷重として適用する
3. 熱応力と変形を解く

CPU/GPU異種並列ソルバーが使用され、総ソルバー時間は約 60分。

エンジニアリング成果

急速充電終了時：

• バッテリーパックの最高温度に達しました 58℃
• 最も高温だったのはモジュール領域の中心付近だった。
• 温度分布は設計目標に対して許容範囲内であった。

構造的な結果は以下のとおりです。

• 最大筐体応力：128 MPa
• 最大変形量：0.32 mm
• 吊り上げラグの最大応力：142 MPa

すべての結果は規定の基準値を満たしていました。

報告書には、テストデータとの比較から以下のことが分かったとも記載されている。

• 温度誤差の範囲内 4%
• ストレスエラー 5%

その後、冷却チャネルのレイアウトが改良されました。そして、その後：

• 最高気温は 52℃
• 熱応力は 15%

これにより、熱安定性と構造安全性の両方が向上した。

アプリケーションシナリオ3：シャーシサブフレームのトポロジー最適化

3つ目の事例は、燃料車用の鋼製シャーシサブフレームに関するものです。

エンジニアリング要件

課題は、体重を100%以上減らすことだった。 10% 以下の点を維持しながら：

• 最大応力は以下 200 MPa
• 曲げ剛性が 15,000 N/mm
• ねじり剛性が 8,000 N·m/度

設計においては、鋳造規則や肉厚制限といった製造上の制約を遵守する必要があり、最適化後に共振問題が発生しないようにする必要もあった。

初期モデルと材料設定

元のCATIAモデルは、クリーンアップされ、ソリッド要素でメッシュ化された。

• 総要素数: 約 50万

素材は Q355B鋼 と：

• 弾性率： 206 GPa
• ポアソン比： 0.3
• 降伏強度： 355 MPa

荷重と境界条件

シミュレーションによって、サブフレームとボディ間の接続点が固定された。

サスペンション取り付け点における荷重は以下のとおりでした。

• 各ポイントにつき2000Nの垂直荷重
• 各ポイントあたり1500Nの水平荷重

これらの設定は、サブフレームに伝達される実際の作業負荷を表している。

トポロジー最適化設定

最適化の目標は、最小コンプライアンス、つまり質量制限内で最大の剛性を実現することであった。

セットアップには以下が含まれていました。

• 質量削減目標は 10%
• 最小壁厚 3 mm
• 中空構造なし
• 接続穴はそのまま残されています
• 保存された取り付け面
• メインサブフレーム本体領域に最適化を適用

これは重要な点です。なぜなら、エンジニアリングの最適化においては、機能的な領域を保護しつつ、それ以外の部分を変更する必要があるからです。

再構築と検証

報告書によると、トポロジーの実行には約 30分. その後、エンジニアたちは結果のクラウドプロットを使用してCAD上で形状を再構築し、再構築された設計に対して再度検証を実行した。

エンジニアリング成果

最終的に完成したデザイン：

• 12.3％の軽量化
• 質量減少 28kg に 24.5kg

再設計後のパフォーマンスは以下のとおりでした。

• 最大応力：186 MPa
• 曲げ剛性：16,200 N/mm
• ねじり剛性：8,800 N·m/deg

最初の6つのモード周波数は以下のとおりです。

• 42.3 Hz
• 48.7 Hz
• 55.1 Hz
• 62.4 Hz
• 68.9 Hz
• 75.2 Hz

元の構造と比較すると：

• 剛性は増加した 8%
• 応力分布がより均一になった
• その設計は鋳造生産に適したままであった。

MxSim Mechanicalが自動車開発ツールチェーンにどのように適合するか

この報告書は、MxSim Mechanicalをクローズドループのエンジニアリングプロセスの中に位置づけている。

CADモデリング → メッシュ生成 → シミュレーション → 最適化 → テスト検証

以下のような主要なCADツールとの直接統合をサポートしています。

• CATIA
• UG / NX
• クレオ

また、以下の方法でFEファイルの交換もサポートしています。

• BDF
• INP
• フェム

同レポートによると、HyperMeshスタイルの前処理など、プロフェッショナルなメッシュ生成フローにも対応できるという。また、シミュレーションデータとテストデータの比較もサポートしており、チームがモデルを改良し、結果の信頼性を向上させるのに役立つ。

もう一つの重要な点は、PLMとの統合です。報告書によると、シミュレーションタスクと結果データは、以下のPLMシステムに転送できます。

• 統合データ管理
• プロセスのトレーサビリティ
• エンタープライズワークフローへの適合

それは、規模の大きなエンジニアリング組織においては非常に重要な意味を持つ。

国際的なCAEツールとの比較

このレポートでは、MxSim Mechanicalを以下のようなツールと比較しています。

• ナストラン
• Abaqus
• ANSYS Mechanical

主な論点は以下のとおりです。

• 独立したコアテクノロジー
• 中国語への完全ローカライズ
• 調達および保守コストの削減
• 国内のワークフローにより適した設計
• 国内向けCPUおよびGPUハードウェアのサポート
• 自動車関連のモデリング機能を内蔵

また、同報告書は、ソフトウェアの購入と保守費用は約 3分の1から2分の1 国際的なツールの1つとして、国内のOEMがMxSim Mechanicalを構造CAE作業の実用的な代替手段として検討する理由の1つとして挙げています。

資料では、製品が約 一般的なNastranスタイルの構造的ワークフロー機能の90%これは、市場におけるその製品のおおよその位置づけを示すものです。

MxSim Mechanicalに関するよくある質問トップ5

1. MxSim Mechanicalは、Nastran、Abaqus、ANSYSといった主要な国際的なCAEツールと比べてどうですか？

簡潔な答え： これは多くの点で同様の構造的作業を網羅しており、一般的な自動車構造設計ワークフローの国内代替案として評価されることが多い。

MxSim Mechanicalは、大規模な構造シミュレーションプラットフォームとして紹介されており、 MSC Nastran、Abaqus Implicit、およびANSYS Mechanical 様々なエンジニアリング業務に対応可能です。本レポートおよび関連製品資料では、線形および非線形構造解析、モード解析、接触モデリング、トポロジー最適化への対応について説明しています。

よく挙げられる主な違いは以下のとおりです。

• 独自開発のソルバーアーキテクチャ
• 低コスト
• 中国語への完全ローカライズ
• 国内展開により適している
• 国内ハードウェア環境のサポート

出典資料には、約 90% 典型的なNastranスタイルの構造的ワークフロー関数。

2. 低次高精度要素アルゴリズムとは何ですか？また、なぜ重要なのでしょうか？

簡潔な答え： これにより、エンジニアは速度を犠牲にすることなく、低次メッシュからより高い精度を得ることができます。

従来の低次要素は効率的ですが、複雑な構造モデルでは精度が制限される場合があります。MxSim Mechanicalは、改良された低次高精度定式化を使用しており、レポートによると、精度を100%以上向上させています。 50% そして、カットは時間を約 5回 代表的な事例において。

これは特に以下のような場合に役立ちます。

• BIW薄肉構造
• バッテリーハウジング
• メッシュ数と計算時間が厳しい制約となる大規模アセンブリモデル

3. MxSim Mechanicalはどのような種類の工学解析を実行できますか？

簡潔な答え： これは、自動車開発に必要な構造解析および連成解析のほとんどを網羅しています。

報告書によると、このソフトウェアは以下をサポートしている。

• 線形静力学
• 非線形解析
• モーダル解析
• バックリング
• 過渡応答
• 周波数特性
• ランダム振動
• 応答スペクトル分析
• 熱分析
• 熱構造連成
• 音響構造結合
• 剛体・柔軟体多体動力学
• トポロジー最適化

自動車関連の仕事では、次のような作業をサポートします。

• BIWの剛性とモード展開
• シャーシ構造設計
• バッテリーパックの熱構造シミュレーション
• NVH関連の構造応答
• 軽量最適化

4. MxSim Mechanicalは既存の自動車エンジニアリングツールチェーンと統合できますか？

簡潔な答え： はい、より広範なCAD-CAE-PLMフロー内で動作するように設計されています。

報告書によると、このソフトウェアは以下からのインポートをサポートしている。

• CATIA
• クレオ
• UG / NX

また、以下のようなFEファイル形式もサポートしています。

• BDF
• INP
• フェム

自動化とワークフローの設定には、以下が含まれます。

• Pythonインターフェース
• C++インターフェース
• パラメータ化されたワークフロー
• 自動ロードアプリケーション
• 自動レポート生成

報告書には、テスト相関分析やPLMデータ管理との関連性についても言及されている。

5. MxSim Mechanicalはどのようなハードウェア環境とコンピューティングアーキテクチャをサポートしていますか？

簡潔な答え： 大規模なエンジニアリングモデル向けにCPUとGPUによる演算処理をサポートしており、国内のハードウェアプラットフォームでも動作可能です。

レポートによると、MxSim Mechanicalは以下をサポートしている。

• CPU並列ソルビング
• GPUヘテロジニアスアクセラレーション
• アウトオブコア計算
• KunpengやLoongsonなどの国内製プロセッサとの互換性

また、以下のような大規模な自動車モデルの解析例も示しています。

• 1 150万要素 BIWモデルケース
• 40%高速化 解決時間 8コアGPUアクセラレーション

まで 210回 速度向上 4つのGPU AMLS設定