私たちの願いは、皆様のモノづくりに貢献をすることです。
そして、私たちの使命は、よりよいモノづくりを進めるために、その必要なエンジニアリングをソフトウェアで具現化していくことにあります。
ユーザー会の主な目的は、ご参加いただいている皆様の技術交流と考えています。
この会を、参加者の皆様同士、また私たちとの間を一歩近づけ、より良いモノづくりをするために何をすべきかを考える場としたいと思います。
出展社
パートナーセミナー

Performance Change of Amorphous Alloy in Stator Machining and Design of Amorphous High Speed Motor for Pump and Robot
Taking the actual case of an engineered EV amorphous motor of an Automaker as the research object, the changes in the magnetic characteristics of amorphous materials during amorphous single-layer, multi-layer, stamping and stacking processes are studied, and the parameters of the magnetic characteristics of amorphous materials are corrected. Together with JMAG, Yunlu provides material properties that better meet the simulation requirements for practical engineering scenarios. Through the engineering exploration of amorphous core processing, Yunlu’s latest high-saturation magnetic density amorphous materials are applied to the design of high-speed pump motors, robot amorphous motors, etc., The potential improvements in power density, efficiency and torque of amorphous motors for these two application scenarios are demonstrated. Finally, through certain test data and simulation of different schemes, compared with the analysis of silicon steel motor, the optimal operating high-frequency point and recommended operating magnetic flux density for amorphous alloys are obtained.

PSLライセンス / 1JOB・100ケース 最速対決、96コアクラスタ vs 96コアワークステーション 2D、3D 一本勝負!!
メモリやディスク等の電子部品価格が高騰している昨今、いかに設備コストを抑え、PSLライセンスを最大活用出来るか、計算速度と設備価格を比較しながらコストパフォーマンスを算出、いかなる場合にいかなる構成が最善策かを実際の検証結果から導き出します。

モータ設計からシステム設計へ
JMAGとCadence製品群によるマルチフィジックス活⽤事例
近年の製品開発では、電⼦回路、制御、機構、熱など、複数領域を横断したシステムレベルでの最適化が求められています。モータ開発においても、電磁界解析に加えて様々な物理現象を考慮した設計検討が重要になりつつあります。
本講演では、Cadenceのビジョンと幅広い製品ポートフォリオをご紹介するとともに、熱流体解析ソフトウェアscFLOWの特徴や最新機能について解説します。さらに、JMAGとの連携事例を交えながら、電磁界解析を起点として設計検討を広げていくアプローチを紹介します。モータ設計からシステム設計へと進化する開発現場において、シミュレーション活⽤の新たな可能性について考察します。

材料で貢献する、プロテリアルのモーターソリューション
モーターの高性能化には、材料の進化と、その特性を生かす設計が不可欠です。当社は、モーター視点でお客さまの課題を捉え、最適な材料ソリューションの提案をめざしています。発表では、配向制御磁石およびパーメンジュールによる高トルク化、アモルファス合金による高速回転化について、JMAGを用いた解析例を交え、各材料の特長がモーター性能に与える効果と、材料技術を起点とした課題解決への取り組みを紹介します。

Simcenter XでつなぐマルチフィジックスとEngineering AI~ JMAGから広がる次世代シミュレーション ~
シミュレーションの活用は、単一の物理現象から複数の物理領域を組み合わせたマルチフィジックスへ、さらにAIを活用した設計・解析へと広がっています。
本講演では、JMAGから広がるマルチフィジックスの世界と、AIがもたらすこれからの設計・解析の可能性、そしてSimcenter Xでつながる新しいシミュレーション環境をご紹介します。

AWSとAMD EPYC™プロセッサーで実現する高速・柔軟な電磁界シミュレーション
近年、オンプレミス機材の価格上昇が続くなか、シミュレーション環境の新たな選択肢として、クラウドへの関心が高まっています。
本セッションでは、JMAGによるシミュレーションにクラウドを活用し、計算待ち時間を短縮するとともに、設計や検証により多くの時間を充てるための実践的な方法をご紹介します。前半ではAMDより、クロック周波数、コア数、メモリー容量などの特長を踏まえ、解析規模や用途に応じたAMD EPYC™プロセッサー搭載Amazon EC2インスタンスの選定ポイントをご説明します。
後半ではAWSより、必要に応じて柔軟に拡張できるクラウドリソースの活用方法、複数のシミュレーションケースを並列実行するメリット、HPC専用サーバーなど、JMAGをAWS上でより速く・より自由に使うメリットをご紹介します。

JMAGデータを活用したモータ熱マネジメントモデルの構築とエネルギーマネジメントへの適用
これまでニュートンワークスでは、モータ振動要因の分析、モータシステム設計、および回転機システムのモデル表現について紹介してきました。本講演では、それらの取り組みを発展させ、モータの熱マネジメントおよびエネルギーマネジメントを対象とした1Dモデル活用事例を紹介します。
JMAGで算出した鉄損データを活用したモータ熱モデルの構築方法や、冷却モデルのバリエーションを紹介します。また、モータ単体だけでなく、バッテリーを含めたエネルギー収支の観点から、電動化システムにおける熱・エネルギーマネジメントの重要性について紹介します。さらに、モデル構築・活用におけるAI適用の可能性について整理し、モデルベース開発における今後の活用方向について考察します。

Ultrathin High-Flux Electrical Steel for Drone and Robotic Motors with a JMAG-Based Design Workflow
This presentation introduces a material-oriented approach to motor design, focusing on ultrathin high-flux electrical steel (ES) for high-performance drone and robotic motor applications. The effects of material properties and lamination thickness on core loss and motor performance, particularly at high electrical frequencies, are discussed. JMAG finite-element analysis is used to evaluate motor characteristics such as torque, efficiency, and iron loss, and to investigate the relationship between application requirements, electrical-steel selection, and motor design.
Practical examples using ultrathin high-flux ES for high-frequency motor applications will be presented to demonstrate its potential for improving motor performance. In addition, a conceptual workflow integrating material data, analytical models, JMAG simulation, and data-driven methods will be introduced as a possible approach for future AI-assisted motor design. The presentation aims to show how advanced electrical-steel development and electromagnetic simulation can work together to support the development of high-performance motors for emerging applications.

JMAG-DesignerとAIエージェントを連携した自律的モータ設計開発プロセス
電動化の加速に伴いモータ設計の需要が急増する中、設計者不足や開発期間短縮の要求が高まっています。これらの課題に対応するため、弊社では独自開発の生成AI技術を活用した「モータ設計エージェント」の開発に取り組んでいます。
本講演では、JMAG-Designerと連携した自律的なモータ設計開発についてご紹介します。本プロセスでは、AIエージェントがJMAG-Designerと連携し、アイデアの着想、CADモデル作成、解析条件設定、設計最適化、結果評価までを自動的に実行させるものです。
「モータ設計AIエージェント」は1つの解を導き出すものではなく、設計開発者の独創性を早期に引き出すためのエージェントです。本技術により、人間を超える高速かつ長時間の検証が可能となり、革新的な形状の発見につながる可能性が高まります。また、設計プロセスの完全自動化により、設計開発期間の大幅な短縮が実現することが期待できます。
お申し込み
JMAGユーザー会にまだ参加されていない方でも安心してご参加いただけるコンテンツを豊富に用意しました。ユーザー事例発表はすべて、今回限りの貴重なご講演です。オンラインでの配信はございません。
皆さまのご参加をお待ちしております。

















