ダウウェイ・ビークルのCEO、ジョニー・リュー氏による記事
公開日: 2026年3月17日
自動車業界におけるMDOへの移行:なぜ今それが不可欠なのか
自動車業界は、電動化、自動化、軽量化といった主要なトレンドによって急速に変化しています。従来の「経験主導型」の研究開発手法では、求められるイノベーションのスピードに追いつけません。自動車エンジニアは、車両ダイナミクス、NVH(騒音・振動・ハーシュネス)、空力性能、バッテリーの熱管理、構造強度といった複雑なシステムのバランスを取ることに苦慮することがよくあります。これらのシステムは相互に関連しているため、限られた時間と予算の中で最適化することは大きな課題となっています。
入力 シムセンターはシーメンスXceleratorスイートに含まれる強力な最適化ツールです。CADおよびCAEツールとシームレスに統合し、ワークフローの自動化、設計空間の探索、意思決定プロセスの迅速化と効率化を実現します。中国語インターフェースにも対応しており、中国をはじめとする世界中の自動車エンジニアが最先端の最適化技術を導入するのに役立っています。
Simcenter HEEDSの自動車工学における主要機能
シームレスなプロセス自動化:開発時間の短縮
自動車設計におけるプロセスには、CADモデリング、メッシュ生成、解析、後処理などのステップが含まれます。従来、エンジニアはツールを手動で切り替える必要があり、非効率性やエラーの原因となっていました。. シムセンターは このボトルネックを解消します。主要なCAEおよびCADツールと統合します。 Simcenter 3D、 NX、 Abaqus、 流暢、 そして MATLAB/Simulink. これにより、ソフトウェアは設計ワークフロー全体を自動化できます。 「パラメトリックCADモデリング→メッシュ生成→構造シミュレーション→NVHシミュレーション→結果評価」 このシステムは、アームの厚さや溶接サイズなどの設計変数を自動的に反復処理することで、最適化サイクルを数週間から数日または数時間に短縮します。
SHERPAアルゴリズムを用いた高度な設計空間探索
自動車設計には、相互依存する複数の変数が関係することが多い。従来の最適化手法では設計空間全体を探索することができず、局所最適解に陥ってしまう。. シムセンターは 使用する シェルパ SHERPAは、堅牢で進歩的かつ適応性の高い体系的ハイブリッド探索アルゴリズムを採用し、探索戦略を動的に調整することで、より広範かつ効率的なグローバル最適解の探索を実現します。単一の分野の最適化であれ、複数のシステムを組み合わせた処理であれ、SHERPAは最適なソリューションを提供します。例えば、フロントフェイスのスタイリング、スポイラーの角度、ディフレクターのサイズといった変数を探索することで、車両の美観を維持しながら空力性能を向上させることができます。
多分野設計最適化(MDO):トレードオフのバランスを取る
自動車システムは高度に相互に連動している。例えば、車体の軽量化は構造強度やNVH性能の低下につながる可能性がある。. シムセンターは 使用する MDO これらのトレードオフをグローバルに処理するには、2つの主要なモードがあります。
- 逐次的な共同最適化: 複数の分野が相互に依存している場合(例:構造シミュレーションの実行後にNVH最適化を実行する場合)。
- 並列協調最適化: シミュレーションを独立して実行できる場合(例えば、空力シミュレーションとバッテリー熱シミュレーションを同時に実行するなど)、ハードウェアの利用率と効率を最大化できます。
モジュール型アーキテクチャと結果の可視化
Simcenter HEEDSは、3つの主要コンポーネントからなるモジュール型アーキテクチャを採用しています。
- プロセス自動化モジュールツールインターフェースと実行を管理することで、ワークフローを自動化します。
- 設計空間探索および最適化モジュールSHERPAなどの高度なアルゴリズムを使用して、データを処理し、制約をチェックし、設計を最適化します。
- 結果可視化およびレポートモジュール設計変数とパフォーマンス指標を視覚化するための、分かりやすいグラフとヒートマップを提供します。また、設計レビュー用のレポートを自動生成することもできます。
さらに、他のシーメンスツールとの統合も可能 Simcenter Testlab そして シムセンター・アメシム 完全な 「シミュレーション・テスト・最適化」 ワークフローを改善し、チーム間の連携を強化します。
実世界への応用:自動車研究開発の事例研究
事例研究1:EVバッテリーパックの熱管理最適化
チャレンジ: ある新エネルギー車メーカーは、EVバッテリーパックの冷却効率、重量、コスト、設置スペースのバランスを取るのに苦労していた。研究開発期間は長く、内部の流れが不均一なためにホットスポットが発生し、冷却システムは過剰なエネルギーを消費していた。
最適化設定:
- 変数: 冷却チャネル幅(8~15mm)、フィン厚さ(1~3mm)、冷却液速度、およびセル間隔。
- 制約事項: 最高温度≦45℃、均一性≦5℃、総重量≦200kg、システム消費電力≦500W。
- 目的: 温度、重量、消費電力を最小限に抑える。
結果: 使用 シェルパ28回の反復で最適な設計が見つかり、最高温度を42℃に下げ、均一性を3.2℃に改善し、重量を12kg削減することができました。研究開発サイクルは45日からわずか12日に短縮され、73%の時間短縮となりました。

ケーススタディ2:シャーシのNVHと構造強度の同時最適化
チャレンジ: 乗用車のシャーシは、複雑な路面状況下で応力集中が発生し、過剰な騒音・振動を生じていた。従来の方法では、構造強度とNVH性能のバランスを取ることができなかった。
最適化設定:
- 変数: シャーシアームの断面形状、溶接部の厚さ、材料の選択(高強度鋼かアルミニウム合金か)、接合部の剛性。
- 制約事項: 応力≦降伏強度、変形≦0.5mm、振動加速度≦0.3g、騒音≦60dB(A)。
- 目的: 重量、振動、騒音を最小限に抑える。
結果: 32回の反復計算の結果、最適な解が得られ、応力は320MPa、変形は0.35mm、振動は0.22g、騒音は57dB(A)に低減され、コストを25%削減し、プロトタイプのテスト回数を減らすことができた。

ケーススタディ3:EVボディの空力特性と抗力係数の低減
チャレンジ: 初期のEV車体設計における抗力係数は0.32であり、最適な航続距離を実現するための目標値である0.28以下を達成できなかった。
最適化設定:
- 変数: グリル角度、ボンネット角度、ルーフ曲率、スポイラー設定。
- 制約事項: スタイリングを維持し、抗力係数≦0.28、空力揚力係数≦0.05とする。
- 目的: 抗力と揚力を最小限に抑える。
結果: 抗力係数は0.272まで低下し、研究開発時間は40%短縮され、航続距離は約8%増加した。

自動車メーカーにとってのSimcenter HEEDSの戦略的価値
Simcenter HEEDSには、以下のような大きな利点があります。
- 加速型研究開発: 最適化サイクルを60%以上短縮し、市場投入までの時間を短縮します。
- コスト削減: 物理的なプロトタイプへの依存度を低減し、開発コストを20~40%削減する。
- パフォーマンスの向上: トレードオフを解消し、車両全体の性能を最適化します。
- イノベーションの促進: 高度な最適化を通じて、エンジニアが新たな競争力のある設計を発見することを奨励する。
Simcenter HEEDSに関するよくある質問
1. Simcenter HEEDSとは何ですか?また、自動車工学においてなぜ使用されるのですか?
Simcenter HEEDSは、シーメンス社が提供する設計最適化ツールです。エンジニアがシミュレーションを自動化し、設計の代替案を検討し、最適なソリューションを見つけることを支援し、研究開発サイクルを短縮し、自動車設計における多分野にわたる最適化を強化します。
2. Simcenter HEEDSはどのようなアルゴリズムを使用していますか?
Simcenter HEEDSは、SHERPAアルゴリズムを採用しており、リアルタイムで探索戦略を調整して効率的にグローバル最適解を見つけ出します。また、AIを活用した予測機能を統合することで、より高速な最適化を実現しています。
3. Simcenter HEEDSは他のツールとどのように連携しますか?
Simcenter HEEDSは、CAEやCADツールと統合されています。 Simcenter 3D、 NX、 Abaqus、 そして 流暢自動車研究開発のためのシームレスで自動化されたワークフローを構築します。
4. 自動車設計プロジェクトでSimcenter HEEDSを使用する主な利点は何ですか?
Simcenter HEEDSは、エンジニアが反復作業を自動化し、設計空間を効率的に探索し、研究開発の時間とコストを削減し、空力、熱管理、構造強度といった複数の分野にわたる目標のバランスを取るのに役立ちます。
結論:自動車研究開発のための将来を見据えたソリューション
Simcenter HEEDSは、現代の自動車設計において不可欠なツールであることが証明されています。バッテリーの熱管理から空力設計まで、時間とコストを削減し、車両全体の性能を向上させます。車両がますます複雑化するにつれ、AIとデジタルツイン技術をSimcenter HEEDSに統合することで、自動車業界の研究開発の進化をさらに加速させていくでしょう。





