シミュレーションソフト(cpu) - メーカー・企業と製品の一覧

更新日: 集計期間:2025年08月27日~2025年09月23日
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シミュレーションソフトの製品一覧

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シミュレーションソフト『Enepro21 Regular』

発電系設備、太陽光発電、太陽熱利用なども含め、エネルギー設備の評価が可能なシミュレーションソフト!

『Enepro21 Regular』は、発電系を含む幅広いエネルギー設備を自由に評価、様々なエネルギー利用のニーズに応えることができるエネルギーシミュレーションソフトです。7000基以上の機器性能データを活用して正確・迅速にシミュレーションを実行可能。ユーザー様からも高い評価をいただいております。 【特長】 ■発電系を含む幅広いエネルギー設備を自由に評価 ■実設備の年間運転実績を1~2%の誤差で再現 ■エネルギー関係者の誰もが使える技術ソフト ※詳細は資料請求して頂くか、ダウンロードからPDFデータをご覧下さい。

  • その他ソフトウェア
  • その他管理サービス

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【研究開発】混練シミュレーションソフトウェア『TEX-FAN』

材料開発および試作テスト期間の短縮さらに生産ラインの品質調整時の作業合理化に有効

『TEX-FAN』は、短時間で二軸押出機スクリュ軸方向の圧力分布・温度分布・ 充満率・滞留時間・溶融状態などが簡単に解析できる混練シミュレーション ソフトウェアです。 生産ラインあるいは研究室で使用しているスクリュ形状をデータベースとして 管理できるソフトウェア『TEX-GEO』のスクリュ形状データを利用できます。 樹脂の諸物性と押出機の運転条件を入力すれば誰でも容易にシミュレーションを 行なうことが出来ます。 【特長】 ■材料開発および試作テスト期間を短縮 ■生産ラインの品質調整時の作業合理化に有効 ■『TEX-GEO』で作成したスクリュ形状データを利用可能 ■誰でも容易にシミュレーション ■プロセス開発・新材料開発における理論解析・開発期間短縮等の効率化 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • その他ソフトウェア
  • 分析・予測システム

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『コンクリート構造物の長期性能シミュレーションプログラム』

コンクリート構造物の「塩害、中性化、凍害」による劣化を長期にわたりシミュレーション。全国155地点の気象観測データを利用

コンクリート構造物の長期性能シミュレーションプログラ『LECCA2-Std』は、中性化、塩害あるいは凍害による 劣化現象の経時変化を2次元定量的に捉えることのできるプログラムです。 当プログラムは、2次元FEM計算や鉄筋腐食量の算出などが可能なほか、 鉄筋腐食量・塩化物イオン濃度などの分布図をビジュアルに表示します。 また、補修材の物性値を指定して、製品の仕様にあわせた維持管理計画も 策定可能です。 【機能】 ■2次元FEM計算 ■表面濃度と拡散係数の予測 ■鉄筋腐食量の算出 ■維持管理計画を策定 ■ビジュアルな表示 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • その他

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熱処理プロセス シミュレーションソフトウェア『COSMAP』

変態・熱・力学理論にもとづいて有限要素法によって構築された解析ソフトウェア

『COSMAP』は、焼入れ、浸炭、窒化、局所加熱などのプロセスにおける 炭素、窒素の化学成分濃度、温度分布、相変態および変形・応力分布を 連成して解析する熱処理プロセスのシミュレーションソフトウェアです。 浸炭・窒化・焼入れ、高周波焼入れおよび局部加熱・冷却過程の シミュレーションも可能。 金属材料学と伝熱学、応力解析、電磁場の初歩的知識があれば 誰でも使用できます。 【動作環境】 ■対応OS:WindowsXP、2000 ■メモリ:1GB以上 ■CPU:1GHz以上 ■プリ・ポストプロセッサ:別途、GIDまたは、FEMAPが必要です ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • その他
  • 工程管理システム

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機械学習を用いた数値シミュレーションの高速化

機械学習によるパラメータ最適化により、高速な数値シミュレーションが実現できる!

流体、構造、電磁場等の製品の扱う場を偏微分方程式の数値シミュレーション による解析では、計算時間がかかることが大きな課題があります。 機械学習的手法を用いることで、計算時間の大幅な削減が可能。 また、従来行われてきたCPUでのシミュレーションをGPU上で実行することで ベストケースで100倍の高速化が可能になります。 【技術詳細】 ■Faissの機械学習friendlyな数値シミュレーションアルゴリズムの開発高速化  ・従来利用されてきた数値シミュレーションアルゴリズムを   いくつかのパラメータを適切に設定することで、   従来の精度を損なわずに高速化できるアルゴリズムを開発  ・機械学習によるパラメータ最適化により高速な数値シミュレーションが実現可能 ■数値シミュレーションのGPU上での実行  ・従来行われてきたCPUでのシミュレーションをGPU上で実行することで   ベストケースで100倍の高速化が可能 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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