SmartUQのベイズ逆解析とモデルキャリブレーション

SmartUQは実験や任意のCAEのデータから、ガウス過程による確率モデル（サロゲートモデル）を構築できるツールです。特に多次元・空間・過渡応答での予測モデル構築や複雑な交互作用の把握（設計空間の探索）、パラメータを確率パラメータとすることにより不確かさを考慮したロバスト設計を強みとしています。今回のセミナーでは、CAEと実測データを連携し、シリコンや化合物半導体（GaN, SiC など）や次世代材料のモデリングといった、未知のパラメータ推定とモデル応答の補正を実現する技術を提供します。

ベイズ逆解析では、観測データをもとに、弾性係数、ヤング率、熱伝導率、比熱、誘電率、接触抵抗などの物性パラメータを推定します。これにより、実験データの不確かさを考慮した信頼区間を伴う最適なパラメータ推定が可能となり、新しい材料の特性推定にも対応します。

モデルキャリブレーションは、パラメータの不確かさだけでなく、モデルの応答そのものを補正する技術です。例えば、熱応答、ひずみ挙動、熱歪み、静電容量の変動など、モデルと現実の現象でのズレを、不一致モデル（ガウス過程）を使って補正します。これにより、単なる入力パラメータの調整だけでなく、モデルの応答そのものを現実に近づけ、予測や最適化の信頼性を大幅に向上させます。

この技術は、次世代半導体の材料設計、熱設計、電気特性評価、メカ設計の精度向上に大きく貢献し、VVUQ（検証、検定、不確かさの定量化）への対応も可能です。これにより、新材料の物性評価だけでなく、多様な製造プロセスへの適用が可能になります。

講師

中野智宏
計測エンジニアリングシステム株式会社 セールスマーケティング

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