HS-1690: physicsAIモデルのセットアップ
physicsAIモデルを使って最適化スタディで変位と応力を最適化する方法を学習します。
注: プロジェクトのHST_pAI.7zを解凍してコンテンツを調べます：
- Arm_model.tplは、形状を変更するためのパラメータ化されたテンプレートファイルです。
- Arm_model.optistruct.node.tplには 形状モーフィングのパラメータが含まれています。
- Arm_model.shpにはグリッド座標が含まれています。
- Arm_displacement_1000.psmdlは、変位を予測するためにphysicsAIで学習されたモデルです。
- Arm_stress_1000.psmdlは、physicsAIで学習された応力予測モデルです。
本チュートリアルでは、以下の項目について学習します：
- HyperStudyを開き、スタディを設定します。
- 提供されたアームモデルに形状モーフィングを実行します。
- physicsAIモデルを使用して応力と変位を予測し、解析の必要性を回避します。
- 応力と変位の制約条件下で、アームの体積を減らすための最適化スタディを実行します。