高強度鋼板加工の新時代を切り拓くAI技術「JSTAMP®」登場

株式会社JSOLがリリースしたプレス成形シミュレーションソフト「JSTAMP®」に、初のAI機能「JSTAMP-RealSync for Springback」が搭載されました。この革新的な技術は、高強度鋼板のスプリングバックを精度良く予測することで、金型修正を最小限に抑え、部品生産のコストを削減することを目指しています。

自動車開発における高強度鋼板の役割と課題

最近の自動車業界では、安全性と軽量化が同時に求められています。そのため、高強度鋼板が車の構造骨格部材としてますます使用されるようになってきています。しかし、高強度鋼板を用いたプレス成形は、その加工難易度の高さから、適切なシミュレーションを実施しても、実機トライアル時にスプリングバックの予想外の変化が現れることが多く、金型の修正が必要になることも多いのです。

JSTAMP®のシミュレーション技術の進化

JSOLは、これまでにプレス成形シミュレーション分野で高精度の成果を追求してきた歴史があります。具体的には、成形形状を高精度に予測する「強連成金型たわみ」機能や、高精度な材料モデルを開発し、スプリングバックの解析精度を向上させる努力を重ねてきました。

今回の新機能は、シミュレーション自体が生成する膨大な数値データの特性を生かし、AIとの連携によってさらなる精度向上を図るものです。AIは、これまでの理論に基づくシミュレーション技術と比べ、データからの学習によって新たな解決策を提供します。

AI機能を活用したスプリングバック予測技術

この新しい技術は、実機トライアルで得られたスプリングバック後の形状データと、シミュレーション結果の差異をAIが学習することで、従来のシミュレーション精度をさらに引き上げる仕組みです。これにより、金型形状を調整しながら繰り返しシミュレーションを行い、最終的に正確な成形形状が得られるか確認できます。結果として、従来の実機トライアルを伴わないバーチャル・トライを実現し、金型修正コストの削減が期待されます。

CAEとAI技術の融合による新たな価値

JSOLは、30年以上にわたってシミュレーション技術の向上に努め、製造業の製品開発を支援してきました。シミュレーションはコスト削減やリードタイム短縮に貢献する一方で、モデル構築には時間と手間がかかるという課題も存在しました。AI機能は、これまで達成できなかった精度と効率を実現し、シミュレーションの新たな可能性を開いています。

今後もJSOLは、シミュレーション技術の進化を促進するとともに、データとAIを活用した新たな価値の創出を目指し、製造業の開発プロセスの革新に貢献していく方針です。