はじめに

汎用データ分析・モデリングソフトウェアDTEmpowerを用いて、再生利用可能な宇宙船壁構造のデータ駆動型強度評価を実施します。再利用可能な宇宙船は、宇宙と地上間の輸送を実現するための非常に重要なツールであり、典型的な耐荷重部品としての壁構造の支持力評価は、宇宙船全体の安全性能に大きく関係しています。しかし、従来の有限要素法では、強化された筒型外装の座屈解析1回で100分以上の計算時間がかかることが多く、コストが高くなりやすいという問題がありました。そのため、DTEmpowerを活用したシミュレーションデータをベースとしたデータモデリングにより、短時間で構造評価を行うことが可能となる高精度のデータモデルを構築します。

データおよび条件について

このケースで使用されたデータは、低忠実度500セット（メッシュ数が少ないシミュレーション結果）と高忠実度100セット（メッシュ数が多いシミュレーション結果）となります。また、入力変数には壁板直径、高さ、繊維角度などの7個の変数、出力変数には機械的応答（応力）が定義されます。

図1：宇宙船構造

モデリング結果について

データトレーニングアルゴリズムに基づき、データモデルの精度と実装コストを考慮して、メッシュ数が多い解析サンプル（高忠実度）とメッシュ数が少ない解析サンプル（低忠実度）を組み合わせてトレーニングを行います。結果としてDTEmpowerで作成したデータモデルの評価精度は96.5%であり、入力変数に基づく出力変数の評価にかかる時間はわずか0.1秒となります。他社製品を同条件で使用した場合と比較することで、より高い精度（R2は5.26%の改善）と時間短縮（1日vs数日）が見込めることが判明しました。

図2：データセットごとのモデル精度

表1：他社製品とのモデル精度比較