テクニカルブログ Archives

ロボット用動力伝達装置、サイクロイド減速機、ベアリング解析、またはドライブトレインの信頼性に携わる方にとって、本研究は、解析手法とシステムレベルのシミュレーションを組み合わせることが、実際の運転性能をより深く理解するうえで有用であることを示しています。

CAEの自動化は開発チームの生産性向上とデータ処理の効率化を実現するために近年注目を集めています。SMTではMASTAのモデル情報を粒子法CFDソフトウェアParticleworksに渡すためのスクリプトの構築を支援しました。

MASTA は電動パワートレーンの NVH 性能を迅速かつ効率的に解析し、最適化する機能を提供しています。MASTA 14では、この能力を音響解析にまで拡張しました。

ロボット用減速機のベアリングパラメータを最適化し、部品の寿命を維持しながら減速機の性能特性を向上させます。

冨成敬史、ペニー・チャーリー：トライボロジー会議2024春・東京、予稿集、A13

無負荷ギヤのラトルについて、その発生原因、エンジンのねじり振動との関係、ラトルのモデル化にDRIVAを活用する方法などについて紹介します。

ボールベアリングの動的モデリングと、高速ボールベアリングを評価する際のこのアプローチの利点について紹介します。

EV ギヤボックスのランブルを予測する方法を検討し、準静的解析などを駆使して、さまざまな誤差がランブルにどのように影響するかを確認します。

ここでは、高速回転におけるボールベアリングの挙動に焦点を当てますが、その多くはローラーベアリングにも当てはまります。

自動車業界では、EVドライブトレーンの NVHに対して高精度の MASTA 解析をどのように活用しているかをご紹介します。この記事では、製造誤差、ギヤのうなり音、その結果生じるノイズの相互作用について考察しています。