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2025.12.10 SOLIDWORKS Simulation スクール・セミナー 一覧
SOLIDWORKS Simulation 導入検討中のお客様向けの無料体験セミナーおよびユーザー様向け有償操作スクールの一覧です。 操作スクールは、来場型の集合スクールや企業訪問スクール、オンライン開催など、開催方法も選択可能です。 お客様の解析課題やご要望に合わせた講習内容のカスタマイズなどもお気軽にご相談ください。
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2022.06.17 CAE（解析）・CAD活用のためのセミナー、イベント、操作スクール
CAEソリューションズでは、CAE（解析）に関する基礎知識からソフトウェアの使用方法まで、多岐にわたる解析スクールをご提供しています。 集合スクールや企業ごとの個別開催スクール、オンライン開催など、開催方法も選択可能です。 お客様の解析課題やご要望に合わせた講習内容のカスタマイズなどもお気軽にご相談ください。
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2022.07.11 繊維状粒子でモデル化した草を刈るシミュレーションAspherixを使った繊維状粒子の草を刈るシミュレーションです。ここでは粒子の長さを色で表現しています。もみの木の右に草を刈るブレードが黒い長方形の形状として表示されています。ブレードの高さはちょうど草の緑色の粒子と同じ位置にあり、これが移動しながら回転すると繊維粒子を切断し、周辺に赤い粒子が飛び散っていることがわかります。 Aspherixでは、球体だけでなく、このような繊維粒子、マルチ球体、ボンド粒子、凸形状、凹形状、スーパークアドリックといった様々な種類の粒子を使ってシミュレーションを行うことができます。 繊維粒子では、この繊維を構成する粒子間にはたらく力によって、繊維が曲がった後の復元力を再現したり、高度な繊維モデルを使用して、繊維粒子間の凝集、塑性変形、座屈も考慮して計算を行うことができます。 【粒子の設定】 この例では充填タイプの粒子挿入方法を使用しています。まず薄い地面領域を設定し、そこに種となる粒子をランダムに配置します。この種を起点に繊維粒子を配置します。 繊維粒子：半径0.003mの球状粒子が15個連なった数珠状粒子 法線接触モデル：hertz 接線接触モデル：history 凝集モデル：fiber 転がり摩擦モデル：設定なし 重力設定：あり 粒子挿入設定：種となる粒子の数を534個 またブレードと粒子の接触により、繊維粒子が移動しないよう、地面上の粒子は速度0として固定しています。 【メッシュ壁面の設定】 壁面に設定した材料により機械力学的、熱力学的性質が考慮されます。ブレードには並進運動と回転運動を設定します。もみの木は装飾としてモデルの中に含んでいるため、シミュレーションの結果には直接影響しませんが、材料設定やメッシュの生成は必要です。 法線接触モデル：hertz 接線接触モデル：history 凝集モデル：設定なし 転がり摩擦モデル：設定なし ブレードの運動：1m/sで並進運動＋周期0.0321sで鉛直方法を軸とした回転運動
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2022.07.08ウェーブレット変換を用いた心電図波形の解析
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2026.01.19 構造SOLIDWORKS Simulation Professional
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2024.05.15【オンライン】Simcenter FEMAP セミナー
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2020.06.15
オープンソースCFD、DEM活用オンラインセミナーをはじめました。
お好きな日時にHELYX、Aspherix-CFDEM couplingのオンラインセミナーが受講できます。ライブ配信なので、ご質問事項、ご不明点もその場でご確認できます。下のお申込みボタンをクリックしていただき、ご連絡先、ご希望日時を3つご記入の上、お申込みください。
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2025.01.15
安全に壊すモノづくりの話
「安全に壊す」という言葉を聞くと矛盾を感じる方も多いのではないでしょうか。 システムや構造物が部分的に故障、破損した際に、安全な状態を維持するための設計思想をフェールセーフと呼びます。構造物である以上「ものは壊れる」という前提で、安全を確保するための考え方となります。 現代のモノづくりにおいて、コンピューターによるシミュレーションは広く活用されており、実際に製品を試作する前の段階で強度、性能の評価に広く利用されています。 中でも有限要素法(FEM)による構造解析は有効な手法として利用されて、特に非線形解析は材料の複雑な挙動や幾何学的変形をするために不可欠です。 本コラムでは、FEM構造解析における非線形解析の意義とフェールセーフについて解説します。
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2026.02.13
【来場/オンライン】神戸シミュレーションステップアップセミナー「機械学習とニューラルネットワークの基礎とscikit-learn分類実習」
前半（座学）は「機械学習とニューラルネットワーク」の基礎を歴史を含めて解説します。後半（実習）はPythonの代表的な機械学習ライブラリであるscikit-learn付属のデータセットを用いて、分類(Classification)の実習を行います。機械学習の手法を複数用いて結果の比較も行います。実行環境はJupyterLabを使用します。 座学は来場とオンライン、実習は来場のみとなります。
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プラスチック部品設計者向けで、設計初期段階で部品を製造用に最適化が可能。プラスチック部品設計者向けで、設計初期段階で部品を製造用に最適化が可能。プラスチック部品設計者向けで、設計初期段階で部品を製造用に最適化が可能。プラスチック部品設計者向けで、設計初期段階で部品を製造用に最適化が可能。プラスチック部品設計者向けで、設計初期段階で部品を製造用に最適化が可能。プラスチック部品設計者向けで、設計初期段階で部品を製造用に最適化が可能。プラスチック部品設計者向けで、設計初期段階で部品を製造用に最適化が可能。
SOLIDWORKSにアドオンするので、習得が簡単で、設計の形状、適合性、機能を最適化すると同時に設計案を解析および修正可能。
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