数値流体力学（CFD）のエキスパートは、流体力学、数値解析、およびデータ構造に精通しています。彼らは、温度、圧力、速度、密度など、流体流れのさまざまな特性を解析して、それらの知見を航空宇宙、自動車、エネルギー、ヘルスケアなど、さまざまな業界のエンジニアリング課題に適用します。CFDのエキスパートは、流体の専門家ではありますが、最適化の専門家であるとは限りません。そのため、最適化が必要になると、外部のサポートやソフトウェアを利用することになります。
Ansys Fluent CFDの最新リリースには、プロセス統合および設計最適化ソフトウェアであるAnsys optiSLangの機能が組み込まれており、そうした障壁を取り除きます。CFDのエキスパートは、使い慣れたソフトウェアでクリックするだけでシミュレーションを最適化できるようになります。One-Click Optimizer（OCO）やアダプティブ最適予測メタモデル（AMOP）ツールなどの人工知能（AI）および機械学習（ML）アルゴリズムにより、簡単かつ効率的に最適化を試すことができます。これらの最適化機能によって、Fluentのシミュレーションがどのように向上するのかを見ていきましょう。
数値流体力学（CFD）のエキスパートは、Ansys Fluent CFDでシミュレーションをすぐに最適化できるようになる。
アルゴリズムに任せる
次数低減モデリング（ROM）は、メタモデリングを可能にするAnsys optiSLangの重要な機能です。メタモデルは、モデルのモデルです。optiSLangでは、迅速なフィードバックとロバストな設計解析のためのメタモデルを作成できます。
最適化などのパラメトリックスタディを実行するためには、多数のシミュレーションを実行しなければなりません。しかし、optiSLangのアルゴリズムによってシミュレーションが進められるため、高い効率でより簡単かつ迅速に最適化を実行できます。さらに、これらのアルゴリズムによって、パラメータの影響、一貫性、出力の選択など、設計に関する深い知見を得られるようになります。
AMOPは、最適なメタモデリングアプローチを特定して、その設定を準備する、自動機械学習（AutoML）アルゴリズムである最適予測メタモデル（MOP）に基づいて開発されています。その名前が示すように、AMOPはアダプティブです。初期の実験計画法（DOE）の後、AMOPによって出力用のMOPが自動的に作成されます。AMOPでは、メタモデリングを使用すべき領域と、新しい観測によって品質が向上する領域が識別されます。この知見に基づいて、AMOPでは将来の反復計算のために新しいシミュレーションが自動的に実行されます。このようにして、AMOPでは、最適なメタモデル品質を達成するために必要な場合にDOEを再定義することで、手作業による入力やシミュレーション回数を減らします。
アダプティブ最適予測メタモデル（AMOP）アルゴリズムは、最も関連性の高いパラメータに値検索を集中させ、シミュレーション時間を短縮し、効率を向上させる。
同様に、OCOではMOPの理念を使用して、最適なメタモデルだけでなく、最適化アプローチも選択します。MOPのメタモデル間での競り合いと同じように、OCOでは最適化方法を相互に競い合わせて、最適なアプローチを決定します。
このため、CFDのエンジニアや設計者は、AMOPやOCOを使用するためのAI/MLに関する広範な知識や最適化のノウハウを必要とせず、Fluent内で自動化された最適化およびパラメータ化の機能を利用できます。
簡単に最適化を利用
optiSLangが備える、需要が非常に高く最も広く使用されるOCOおよびAMOPの両方のアルゴリズムは、Fluentから直接使用できるようになりました。[Optimization Options]ダイアログボックスをクリックして、[One-Click]（OCO）または[AMOP]アルゴリズムを選択するだけです。OCOを選択した場合は、[Maximum Number of Design Evaluations]に数値を入力します。値を入力したら、[Configure Settings]をクリックします。
FluentプラットフォームからAMOPおよびOCOアルゴリズムに簡単にアクセスできる。
OCOでは、最適な設定で最も適した最適化アルゴリズムが自動選択されます。これは、関数近似にMOP機能を使用して、最適化を大幅に高速化する、サロゲートモデルベースのハイブリッドな最適化方法です。
AMOPアルゴリズムを選択した場合も、OCOとほぼ同じですが、追加のステップが1つ必要です。AMOPの場合は、設定を行う前にサンプルの最大数を入力して、ローカル精細化またはグローバル精細化を選択する必要があります。AMOPのMLのアダプティブな性質により、複数のパラメータの組み合わせを使用してFluentシミュレーションが実行されることで、残りのデータが作成されます。
ローカル精細化の場合、メタモデルの品質改善が最も期待される箇所でAMOPによるアダプションが行われ、グローバル精細化の場合は、より広域なアダプションが行われます。グローバル精細化では、AMOPにより、一定レベルの予測品質に達するか、計算の最大数を超えるまで、新しい設計ポイントが追加されます。
OCOアルゴリズムの最大のメリットは、その名前の通り、1つの設定のみを必要とするワンクリック最適化である。
最適化のメリット
OCOとAMOPの最大のメリットは、その利便性です。
さらに、以下のようなメリットもあります。
- 最適化やAI/MLの専門知識なしに最適化を実行できます。すべてツール側で自動的に実行されます。
- サロゲートモデルまたはメタモデルに応答曲面モデリング（RSM）を使用して、より少ないシミュレーションで最適なパラメータセットを達成するためにAMOP関数を使用します。
- 自動アルゴリズムを通じて、最適なメタモデルおよび最適化アプローチを選択できます。
- OCOを介して、アプローチを相互に競い合わせて、最適なアプローチを決定します。
- AMOPとOCOの両方を使用して、Fluent CFDのプリ／ポストプロセスを高速化します。
- より正確で迅速な設定により、CFD混相流モデリングを改善できます。
- より詳細な解析を行うために、必要に応じてoptiSLangを利用できます。
optiSLangのAMOPおよびOCOアルゴリズムは、Ansys Workbenchシミュレーション統合プラットフォームやエレクトロニクス製品用のAnsys Electronics Desktop（AEDT）製品群など、Ansysの他のフラグシップ製品でも使用できます。
CFDを今すぐ強化しましょう
Ansysでは、常に新しいAI/MLアルゴリズムを組み込むことで、シミュレーションと関連ワークフローを最適化しています。Fluent CFDの最新リリースでは、最適化やAI/MLの専門知識がなくても、最小限の設定で流体流れシミュレーションを簡単に最適化できるようになります。
FluentおよびoptiSLang、およびその他のAnsys製品を実際にお試しいただくには、無料トライアルの一覧をご確認ください。AnsysのAI/MLイノベーションの詳細については、こちらをご覧ください。
