ツイキャスライブ

【2021年4月3日ツイキャスライブ】製造業のCAE解析について

こんにちは(@t_kun_kamakiri)(^^)/

4月3日(土)もツイキャスライブを行いました。

ぼくが話しましたよ(‘ω’)

本日の内容

  • 製造業でのCAE解析とは
  • CAEと実験の立ち位置

ツイキャスライブのリアルタイムで大変多くの質問を頂きありがとうございます。
コメントを読みながら質問に答えるのはすごいトレーニングになりました。

ツイキャスライブ動画

よろしくお願いします。

調子に乗って2時間くらい話してしまいました(笑)
その間に缶ビール500ml×3いってました(‘ω’)ノ

頑張って話すぞー٩( ‘ω’ )و

合言葉は「製造業コミュニティ」

出た質問をいくつか紹介します。

  • 実験とシミュレーションの結果が合うことは多いですか?
  • 実験(実現象)を知らない人が理論計算(CAE)をしてはいけない、というのが自分のスタンスです。
  • CAEの実施=試作ゼロではないです。試作数を減らす効果はありますが、最後は実物で性能評価をする必要がある、というのが自分のスタンスです。
  • モデルやソルバーのカスタマイズをすることもありますか?商用のソフトウェアを使用するとできないですかね…
  • CAE解析で結果はたくさん出てくるのですが、弊社ではそれを設計に反映しようという決断ができない実態があります。実績に勝てないんですよね。
  • シミュレーション結果と実験結果とがそこそこズレるなら、シミュレーションソフトの質って、何が重視されるんでしょうか?
  • >シミュレーション結果と実験結果と・・・
    モデル誤差ですよ。理論式で反映されていないことはシミュレーション計算の結果に反映されません。
  • 設計責任の不具合を出してしまった際に、CAEで不具合解析をすることもありますか?設計責はほとんどないとおもいますが…
  • 僕の所もCAEとAIのコラボは進んでないですね…
  • たしかにAIがバズワード化している風潮は感じますね。
  • とりあえずAIを使えば経営層は満足しますよねw
  • 画像検査装置にAIの検査装置の検討始めたぐらいですね。
  • AIじゃないですが、最適化ソフトを使った結果よりも、内部機能の最適化機能を使った方が最適な結果が出たこともあるので、使い方ですよね·…
  • AI用の「教師データ」が簡単に入手できるならば、効果が出ると思います。最適化ソフトも同じだろと思います。
  • シミュレーションをする人でも、実機の確認は必要ですね。
  • 設計責任の不具合は機械の破損のことが多いのですが、材料強度の値はは保証値なので、たいてい実験値とシミュレーション計算値は合いません。荷重条件とか環境条件のばらつきもありますし。
  • 材料は各社膨大な実験からデータベース作ってるのでしょうか?
    CAEソフトはほとんど似てますが、データベースが資産、技術力かなと最近思って来ました。
  • 現場の人がCFD条件として言ってきた圧力が、ぜんぜん違うところに導圧口が付いていたことがありました。
  • 実験装置が出したものが全て正しいと思っている実験屋さんもいます。これがデータの前提を狂わせているような気がしています。、
質問が難しいよ( 一 一)/

CAEと実験の立ち位置や、CAEとAIの関係など色んな人が興味を持って質問をしてくれましたね。コメント欄を通して参加者全員でコミュニケーションをとっているようでした(^^)

次回

次回は化学メーカー勤務のこーしさんにお話を聞きましょうかね。

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kamakiri
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物理ブログを運営しています。大学で物理学を学び製造業でCAE解析しながら自宅で統計学PythonとDjangoの勉強中。計算力学 熱流体1級/固体2級。 名刺➡http://lit.link/kamakiri #Python #Django