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はじめに
CADパラメータが多く複雑なモデルを用いて寸法最適化を行う場合、CADパラメータの範囲を広くとりすぎると形状破綻が起こりやすくなり、有効な形状の生成率が低くなります。また、範囲を狭めると設計空間も狭くなり、大域的最適解が得られない場合があります。
JMAGはGA（遺伝的アルゴリズム：Generation Algorithm）を使用してCADパラメータの適切な範囲を検索する、形状を構築する前に形状が有効かどうかを予測するのに役立つ予測モデルを作成する、予測モデルに基づいて指定した数の有効な形状のケースを生成する機能を有しており、有効な形状を短時間で作成することが可能です。
本資料では、最適化計算時に形状破綻を低減する寸法範囲の探索に有用な機能の使用方法を学習します。
キーワード
形状破綻、最適化、CADパラメータ、GA、形状、予測モデル、寸法、プリインストールスクリプト、Python、レンジファインダー
