分類カテゴリから製品を探す
業種から企業を探す
ブックマークに追加いたしました
ブックマークを削除いたしました
これ以上ブックマークできません
会員登録すると、ブックマークできる件数が増えて、ラベルをつけて整理することもできます
この企業へのお問い合わせ
1～24 件を表示 ／ 全 24 件
ネオリウム・テクノロジー株式会社は、「第10回 Dymola/Modelica/ FMIセミナー2024」を開催いたします。 本セミナーでは、ダッソーシステムズ社のModelica系物理モデル シミュレーションツール「Dymola」を中心に、従来のMBDに物理現象を 複合的に組み込み、シミュレーションの精度向上や安全性、信頼性に 貢献する手法を提案します。 また、実際のユーザー事例を通じて、環境対応技術の具体的な 導入例をご紹介します。 【開催概要】 ■日時：2024年12月6日(金) 13：00～17：30 ■開催形式：オンライン(ZOOM) ■主催：ネオリウム・テクノロジー株式会社 ■協賛：ダッソー・システムズ株式会社 ■費用：無料(完全事前登録制)→開催1週間前に ZOOM Webinarの開催通知を送付 ※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。
機械学習を開発プロセスに導入するメリットは多岐にわたります。 設計と開発プロセスの最適化により効率が向上し、予測精度の向上で欠陥を防止できます。 さらに、試作回数を減らしてコストを削減し、リアルタイムのフィードバックでプロセスを適応可能にします。 不良品削減や品質管理の強化、自動化による生産効率の向上、シミュレーションの高速化も実現します。 また、デジタルツインと連携することで製造プロセス全体の最適化が可能になります。
近年、皆様の身近にある電化製品を始め、輸送・医療・産業機器など様々な分野で、「組み込みシステム」が今日の社会を支えるコアなテクノロジーになっています。さらに数年間で組み込みシステムの大規模化にともない、以前の5~10倍以上のソフトウェア規模となり、とても複雑になっています。この現状を解決するための手法の一つにモデルベース開発が挙げられます。モデルベース開発とは、様々な分野における組み込みシステム開発プロセスの一つです。 ●モデルによる仕様の表現・定義 ●モデルのシミュレーションによる設計の詳細化、妥当性検証 ●モデルからの自動コード生成による実装 ●テスト・検証におけるモデルの再利用 弊社では、モデルベース開発に対するお客様のお声にお力添え出来るサービスを展開しております。 下記の内容でお困りのお客様に・・・ ●対象とするモデルの開発経験がない ●人手不足でモデル作成が困難 ●解析結果の妥当性について相談したい ●モデルベース開発プロセスのサポートが欲しい さらに、株式会社NEAT様と協力して、実装からフィールド計測までのサポートにも力を入れております。
◆◇◆「人とくるまのテクノロジー展2015」に共同出展決定！(5/20～5/22)◆◇◆ 『Dymola』は、あらゆる物理現象を数式ベース記述できる 「Modelica言語」に対応した物理モデリングツール。 ライブラリの部品アイコンを組み合わせるだけでモデル化可能。 机上で模型を作成するような感覚でモデル化してシミュレーションできます。 【追加されたオプションライブラリ】 ■Engine Dynamics Library(エンジン系) ■Liquid Cooling Library(冷却系) ■Hydro Power Library(水力発電系) ■Electric Power library(電力発電系) ■Thermal Power Library(火力発電系) ■Heat Exchanger Library(熱交換器系) ■Vapor Cycle Library(蒸気圧縮系) ■Fuel Cell Library(燃料電池系) ■Flight Dynamics Library(航空宇宙系) ※詳しくはカタログダウンロード、もしくはお問い合わせください。
産業応用において確立された成熟技術とされた交流モーターですが、近年、化学燃料からの転換を迎えている自動車業界では、再びモーター技術を中核技術とし、技術開発に注力しています。環境と快適の両立、モーターの持つ高いポテンシャルと低コストなどの面において、高度な制御を中心にモーター設計は大きな技術革新を迎えています。 ネオリウム・テクノロジーはモーターの技術開発に必要とするモデリングと制御シミュレーション技術を提供し、交流モーターのアプリケーションに関わる開発、検証などの業務をサポートします。「永久磁石同期モーター(PMSM)と誘導形モーター(IM)のモデリングおよびベクトル制御」では、ハイブリッドまたは電気自動車における、主流となる永久磁石同期モーター（PMSMモーター）、そして誘導形モーター(IMモーター)を中心に弊社のモーター制御技術についてご説明しております。 詳しくはお問い合わせ、またはカタログをダウンロードしてください。
資料「ANSYSとPSOを用いた複合材料シェルの最適設計」は、FEMと離散化PSOを用いた最適化手法や、解析例と離散化PSOとGAの比較をご説明しております。 複合材料構造の設計上の課題として、強度・剛性の強い異方性があり、FEM解析等の数値解析が不可欠であること、設計変数が製品の形状や寸法以外にも材料の仕様があって構造設計と材料設計を同時並行で進めなくてはならないこと、設計変数である材料パラメータは離散値である場合が多く、数値的な取り扱いが難しいことが挙げられます。 一般的な複合材料構造の設計手順においてFEM解析により構造解析を繰り返し、構造物の剛性や座屈強度を評価しながら積層構成を決定して、この時に何らかの最適化手法を適用することになりますが、本解析事例では、この複合材料構造をFEM解析を用いて積層構成等の決定を行う場合、その最適化手法として積層配向角度等を離散変数として取り扱える離散型粒子群最適化アルゴリズムを適用します。そして遺伝的アルゴリズムを適用した場合の解析結果と比較し、その優位性を評価することを目的としています。 詳しくはお問い合わせ、またはカタログをダウンロードしてください。
本モデルは、ベルトの幾何的な拘束条件式より求めた各Pulleyの巻掛け径を使用し、各Pulleyの入力軸にかかるトルクを、回転方向の運動方程式に組み込み、定式化したものをベースとしています。 定式化にあたり、摺動方向のダイナミックスには、Dr. Esfandiar Shafai氏の提案した関係式を使用し、Pulleyとベルト間の摩擦係数を考慮しています。 ■モデリング対象：V ベルト CVT機構（SILS用モデル） ■開発環境：MATLAB/Simulink（R14SP3） ■V ベルトCVT機構概要 ●詳しくはカタログをダウンロード、もしくはお問い合わせください。
今日では、モータはキーテクノロジーとして様々な分野で技術が確立され、幅広く普及しておりますが、近年、環境問題や高効率性（経済性）などにより自動車業界をはじめ再びモータ技術の開発が盛んに行われております。Dymolaにはモデルベースによるモーター制御開発において必要な部品モデルを用意しており、時間をかけず簡単にモーターモデルを作成することができます。その結果、モーター制御設計・開発・検証にかかる工数を大幅に削減することが可能です。 本資料では、DCモーターモデルを使用したカスケード制御による外乱抑制の事例のご紹介や、ACモータ（PMSMモータとIMモータ）のベクトル制御とセンサレス制御の手法を紹介しております。Dymolaのモーターモデルの紹介もしております。 詳しくはお問い合わせ、もしくはカタログをご覧ください。
交流モーターは可変速駆動の主力であり、制御性、信頼性、そして効率などのあらゆる側面の技術進歩が進んできました。産業応用において確立された成熟技術とされた交流モーターですが、近年、化学燃料からの転換を迎えている自動車業界では、再びモーター技術を中核技術とし、技術開発に注力しています。環境と快適の両立、モーターの持つ高いポテンシャルと低コストなどの面において、高度な制御を中心に、モーター設計は大きな技術革新を迎えています。ネオリウム・テクノロジー株式会社は、モーターの技術開発に必要とするモデリングと制御シミュレーション技術を提供し、交流モーターのアプリケーションに関わる開発、検証などの業務をサポートします。本稿は、ハイブリッドまたは電気自動車における、主流となる永久磁石同期モーター（PMSMモーター）、そして誘導形モーター（IMモーター）を中心にネオリウム・テクノロジー株式会社のモーター制御技術を紹介します。 詳しくはお問い合わせ、もしくはカタログをご覧ください。
●ロバスト制御と外乱オブザーバによるメカシステムのアドバンストな振動抑制 ⇒制振制御の代表例として、モータ・ロータ部，減速機出力部およびドラム部の3慣性体で構成される回転ドラム駆動系を制御対象とし，ドラムの回転速度に生じる残留振動を、ロバスト制御手法の一つである H ∞ 制御と外乱オブザーバで制御した例を紹介しています。
ネオリウム・テクノロジーはさまざまなエンジニアリング分野におけるノウハウと各種シミュレーション・ツールを使った豊富なモデリングおよびシステムインテグレーション経験を基盤として、お客様のデザイン手法や問題を把握し、問題の解決まで責任をもって取り組みます。 PSO（Particle Swarm Optimization）の制御設計への応用事例を紹介しています。 PSOの制御設計への応用（航空宇宙産業技術展2008での発表資料） １）PID制御のパラメータ調整 ２）ロバストPID制御の設計 ３）乗り心地と操縦安定性を考慮したサスペンション設計 ●詳しくはカタログをダウンロード、もしくはお問い合わせください。
モデリング言語であるModlica(R)言語を理解してモデリングに採用することにで、プラントモデリングにかかる工数/コストを大幅に削減することができます。 セミナーでは、Modelica(R)とは何なのか、という言語そのものの紹介から実際にモデリングする上での記述方法まで、Modelica(R)の基礎をわかりやすく解説いたします。 Modelica(R)は物理モデリングツール Dymolaをはじめとする多くのプラントモデリングツールでサポートされているモデリング言語です。 Moldelica(R)を理解することで、より簡単に数式からモーターやエンジン、車両などのモデリングができるようになります。
ネオリウム・テクノロジーは、MATLAB/Simulink、LabVIEW、DYMOLAなどの設計ツール、DYNA4、enDYNA、veDYNAなどの各種シミュレーションツールの受託開発・コンサルティングおよびHILシステムのインテグレーションを承っております。 メカトロニクス/コントロールデザイン/システムデザイン/データアナリシスなどさまざまなエンジニアリング分野におけるノウハウとMATLAB/Simulinkなどの各種シミュレーション・ツールを使った豊富なモデリングおよびシステムインテグレーション経験を基盤として、お客様のデザイン手法や問題を把握し、問題の解決まで責任をもって取り組みます。 駆動制御コンサルティングやモータモデル作成、Simulink車両モデルの作成と カスタマイズ等の豊富な受託実績で、ご満足いただけるコンサルティングサービスをご提供いたします。 詳しくはお問い合わせ、またはカタログをダウンロードしてください。
●シミュレーションしたいモデルを直観的に短期間でモデリングできます ●面倒な運動方程式の組立て不要です ●Modelica言語をフルサポートしています。Moldeica言語で数式を記述すればそのままDymolaでシミュレーションすることができます。 ●ユーザーに用途に合わせてカスタマイズできます ●無料で評価版使用できます ●無料体験セミナー実施中
MATLAB(R)/Simulink(R)(The Mathworks社)を開発環境で利用されている設計者の方々へ受託開発およびコンサルティング体制を整えております。 MATLAB(R)/Simulink(R)のモデル作成は、勿論のことモデルベース開発からコード生成まで一貫してお手伝いします。また、MATLAB(R)/Simulink(R)用の各種開発ツール作成も承ります。
ネオリウム・テクノロジーは、自動車、機械、精密機器分野での多くの受託開発実績を基に、制御設計の教育・トレーニング、MATLAB/Simulink・LabVIEWによる受託開発とコンサルティング、HILシステムのインテグレーション、開発ツールの作成/整備など、要求定義からコード実装まで一貫したプロフェッショナル・サービスを提供します。
フィードバック制御（古典制御、現代制御）の基礎、システムの安定性、PID制御、極と状態フィードバックについて、例題を解きながら習得します。フィードバッグ制御の基礎をわかりやすく解説いたします。
システム同定の基本的な考え方、同定データの前処理、非線形最小２乗法による伝達関数モデルの同定、ARXモデルの同定、部分空間法による状態空間モデルの同定、ニューラルネットワークによる非線形モデル同定について、例題を解きながら習得します。
古典制御の基礎、PID制御、内部モデル制御に基づくPID制御のパラメータ調整、２自由度制御、ロバスト制御について、実用的な例題（モータモデル、サスペンションモデルなど）を解きながら習得します。
ロバスト制御の基本的な考え方、制御対象モデルの不確かさ、混合感度問題、外乱抑制問題について、実用的な例題（モータモデル、サスペンションモデルなど）を解きながら習得します。
現代制御の基礎、レギュレータ問題とサーボ問題、極配置と状態フィードバック制御、オブザーバ設計、最適状態フィードバック制御、積分型状態フィードバック制御について、実用的な例題（モータモデル、サスペンションモデルなど）を解きながら習得します。
離散系システムの基本的な考え方、Z変換とその意味、伝達関数モデル、状態空間モデル、システムの安定性、PID制御、極配置と状態フィードバック制御、最適状態フィードバック制御、積分型最適状態フィードバック制御について、例題を解きながら習得します。
システム最適化の基礎（最急降下法、ニュートン法、Nelder-Mead法、遺伝的アルゴリズム、PSO、DE）、非線形関数の最小値探索、制御モデルの同定について、例題を解きながら習得します。
ニューラルネットワークの基礎、ニューラルネットワークの学習法、非線形関数のカーブフィッティング、非線形クラスタリング、非線形モデル同定とモデル予測制御、非線形モデルフォロイング制御、連想記憶システムについて、例題を解きながら習得します。
建機に後付け・ICT化できるガイドシステム。カタログ・事例進呈
