IMTF 2026 in Nagoya

射出成形 CAE の活用が進む中、解析自動化による効率化に加え、蓄積されたデータの活用が重要になっています。

本講演では、Moldflow による解析自動化と i-SPiDM によるデータ統合により、解析結果および実成形データを一元管理する仕組みをご紹介します。

さらに、蓄積された解析データや報告書を活用した類似検索や知見抽出の可能性にも触れ、データを継続的に価値へとつなげるアプローチを解説します。

射出成形シミュレーションにおいて実現象を高精度に再現するには、支配方程式のモデル化、成形条件の設定、材料特性の定義を適切に行うことが重要です。

Autodesk Moldflow は、計算モデルの構築および材料データの整備により、実機に近い条件での解析を可能としています。 特に反り解析では、成形過程における樹脂温度および圧力変化の再現が重要です。Moldflow では、多様な成形品に対応可能な標準設定が用意されていますが、より高精度な結果を得るには、ユーザーによる詳細な設定調整が有効です。

本セッションでは、これらの要因が反り解析精度に与える影響について、具体例とともに解説します。

Moldflow における条件設定や結果抽出などの反復作業は、多大な工数と属人化を招く大きな課題です。

今回は、これらルーチンワークを削減するために開発した「自動化パッケージ」の活用事例をご紹介します。

API 連携により人手によるミスを防ぎ、解析工数の大幅削減と品質の均一化を同時に実現します。

現場のノウハウをパッケージとして標準化し、誰もが迅速かつ正確に解析を遂行できる実戦的手法をご紹介します。

昨年の IMTF2025 の講演で好評を博した Synergy API の活用事例を、第 2 弾としてご紹介します。

Synergy API を活用することで、日常の解析における”手間のかかる作業”を自動化することが可能です。

本セミナーでは「 API で何が出来るか」「どういった場面で活用できるのか」を、具体例を交えご紹介します。

射出成形部品設計において、成形後の反りを事前に予測することは、設計品質の向上や手戻り削減の観点から極めて重要です。

一方で、反りは樹脂の流動、配向、収縮、冷却など複合的な要因が関与する現象であり、適切にモデル構築をしないと解析結果が実製品と十分に一致しないこともあります。

Moldflowではソフトウェアのアップデートに伴い、様々な収縮計算モデルが提供されています。精度向上には、これらモデル特性の理解や適切な使い分けに加え、メッシュ構築、冷却解析手法などの要因を総合的に捉える必要があります。

本発表では、変性PPE樹脂「ザイロン™」のBOX形状製品を用いた検証を通じて、これらの解析条件が反り精度に与える影響について検討した取り組みを紹介します。