計算力学の国際会議「WCCM ECCOMAS Munich 2026」で冷間鍛造シミュレーションのAIサロゲートモデル「ForgeNet」を発表

有限要素解析（FEM）を高速なAI予測で置き換え、製品設計の試行錯誤を効率化する研究成果を報告

株式会社ゴーデルブロック（本社：東京都新宿区、代表取締役：田中昭雄）は、2026年7月22日、ドイツ・ミュンヘンで開催中の計算力学の国際会議「WCCM ECCOMAS Munich 2026（World Congress on Computational Mechanics / European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering 2026）」において、冷間鍛造シミュレーションのためのディープラーニング・サロゲートモデル（実際の物理計算を機械学習で近似・代替するモデル）「ForgeNet」に関する研究成果を発表しました。

本発表は、先端製造プロセスの高忠実度シミュレーションおよびサロゲートモデリングをテーマとするセッション「MS216D: High-Fidelity and Surrogate Modeling for Advanced Manufacturing Processes IV」において、2026年7月22日（現地時間 09:45–11:15、会場：ICM-14a）に行われました。

発表概要

• タイトル: ForgeNet: A Deep Learning-Based Surrogate Model for Cold Forging Simulation with Adaptive Remeshing

• 発表の要点: 冷間鍛造の有限要素解析では、適応的リメッシュ（変形に合わせて要素を作り直す処理）によってノード（節点）の対応関係が失われ、シミュレーション結果を機械学習でそのまま扱いにくいという課題があります。本研究では、解析結果を固定オイラー格子（変形しない基準グリッド）へ投影することでこの課題に対応し、ノードの変位と応力をそれぞれ予測する2つのモデルによって、冷間鍛造プロセスの高速なサロゲート予測を行うものです。

研究体制

本研究は、株式会社ゴーデルブロック（東京）と Accelerated Komputing社 をはじめとする共同研究チームによって実施されました。

学会について

WCCM ECCOMAS 2026 は、計算力学分野の国際会議であり、2026年にドイツ・ミュンヘンで開催されました。材料成形、積層造形、溶接など幅広い製造プロセスを対象に、数値シミュレーションとディープラーニングの応用が世界中の研究者・技術者によって議論されました。

会社概要

• 会社名：株式会社ゴーデルブロック

• 代表者：田中 昭雄

• 本社所在地：東京都新宿区西新宿3-7-1新宿パークタワー N棟30F

• 事業内容：科学技術計算ソフトウェア開発

• 会社URL：https://www.godelblock.com/

本件に関するお問い合わせ先

• 株式会社ゴーデルブロック

• 担当：田中 昭雄

• Email：[e-mail]