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2016-06-12 15:39:23

理論と実践の間に距離あるのがメカ分野 見れば大体判るのもメカ分野 → 独特な設計文化を有む

テーマ:CAE
メカは、人材揃えても、ある程度まで。1.5流の域まで到達できても、その更に上、
超がつく一流、競争に打勝つ世界トップ到達までは、なかなか難しい問題があります。
1)エレキ等と違い、理論想定が崩れやすい問題
2)見れば、行けているか、駄目か大体判る
  それで、皆でモサモサ、
トンテンカンテン頑張る土壌になります。 事業所が田んぼの間で、田植え期は農作業。ほいで
トンテンカンテン技術世界一てなのも。下請で始まり、(人材豊富な)親会社は倒産吸収合理化撤退
一方下請さん大発展して世界トップとかも…。非常識やアホっぽい事を地道に頑張る組織が強い
一方秀才は、常識範囲内に終始&独創品ヒット品なし。そんな傾向もあり。学校で教えるべき。
エース度と学力反比例もメカ設計は良くあります。エースは多忙。勉強している暇全然なし。

卒業&設計部門に配属され、期待していたものと違い、適当いい加減でがっかり、なんて良くあり
知的でハイレベルな所に転職したら、そっちはジリ貧化。アホっぽい前職が躍進。とかも普通
解析も同じく、モサモサ人海術じゃ困るんですが、日本流はその傾向が…


最近は、計測等可視技術発達。新卒がベテラン同等能力得たりします。(オッサンの価値は…)
CAEも、計測器同様の可視技術ですが、
磁場や流体=現実的モデルと教科書モデルの差は比較的小
構造解析=現実的モデルと教科書モデルの差は大
    注意が必要
適当に試作&結果を見て考える。 現物合せ的にトンテンカンテン頑張る人が実績残し、
理論派は実績残せずリストラ。なんて試作可能な分野は多い。 実機で起こる事を
コンピュータで再現するのがCAEですが、現実と教科書理論の落差ギャップ、理論が、
役立つか微妙な問題が、解析でも生じがち(合いませんねみたいな)
構造解析の場合、課題に合う現実的モデル構築が解決策。その具体法は殆ど出てなく注意
構造解析の場合、妥当な解析モデル=理論と無関係的いう、抽象的モデルに終始して終了
そんな事も多く注意

メカ設計は、頭使うよりトンテンカンテン。 そんなオタクみたいな人が断然有利いう、それは
組織力で、試作品作る技術があるからですが。CAEの場合そうもいかず
アセンブリ構造計算は設定事項多く、合せ目のモデル品質も大事ですし
費用効果や解品質とか、要求厳しく、人が頑張っても追いつかない現実。解消は、 
AI的手法でモデル化&諸設定が○と思いますが、同調者は、同業で、百人に一人位。
コンピュータ最大限生かす分野であるべきが、人海術的、捻り鉢巻的、残念的な事が多く
それは雑だったり抽象的モデルだったりの共通性。生産性低く、うまく行ってるよう見えませんが
現実的モデルは事例少なく注意。イメージ的には→http://ameblo.jp/jishii/day-20160221.html
例えば磁場は、仮に磁石にヒビ入っても、ない状態にほぼ同じ。構造はそうはいかず注意。

知る範囲で、教育・人材育成主張していたうち何人か、昨今、いつの間にか転籍いう 栄転?
「頑張っても簡単じゃない。理論屋は粛清多いですよ!」 述べて批判浴び、数年後やっぱり?
転籍が悪い訳でありませんが、設計製品開発で実績出し、出世してこその筈。私のお客様は、
スキルテクニック教育不要的実用志向。簡単堅実からの製品実績で、割と出世に見えますが…
対策包囲網と共に推進が○。離散化誤差最小化やミス撲滅策は必須。努力で克服は×。
知る範囲で、教育不足=(どうにでも解釈可能な抽象的表現)うまく行ってない時の定番の言い訳
それよりも、ルールや仕組作りなど具体策が大事だったりします。

難度高く、磁場解析等きっちりできる人も、構造は×だったり、AI的手法に負けたりの罠にも注意
計算資源潤沢&大規模こなせる昨今ほど手作業で追いつかず雑になり…そんなパラドクス注意
頑張るほど悪循環。結局材料系だったり大規模アセンブリは陽解法等、事例偏在あり。
人が目一杯楽できてサボれる状況いかに作るか。そこが頭使いどころ&CAEの面白い点
全員反対な中で一人推進。そんな状況でも頑張る必要あり?。百人に一人位?
教育で克服等、自分勝手な解釈で、ベテラン専門家が間違いに染まりがち=CAEの実態。
1次2次差異あり&2次で十分。=間違い微妙線&理解して貰えない現実。努力で克服も×
モデルは雑化。構造解析では、抽象的モデルが精精。それで○な分野は、知る限り限定的。
大規模計算も、抽象的計算モデル多く、折角の計算機が勿体無いパラドクス。

メカ設計はトンテンカンテンの気合派優勢。解析等の知性派は部門全員社内お荷物的状況も普通
気合派(権限・予算沢山持つ)に受ける設計支援が○。人件費高く、教育&人材不要は必須。
AI的技術で自動構築が○な筈。命令語どうあるべき等、議論&相談できるのが同業で一名のみ。
解析は見て判るメカ設計と違い、気合では限界あり。モデル化&諸設定は計算機で実施が○の筈
それが出来てなく、低評価を招いている思いますが。(問題はアセンブリの構造計算)
コンピュータがすべきことを人海術トンテンカンテン それが日本流CAE?
日本流 欧州流 米国流 CAEも色はあり、傾向は知っておく必要 何かと地域性いう。
欧州は、(大規模事例少ないかも)一番実務寄り(専門家は抽象的モデルを好む傾向ですが)


日本は、メ-カ-多く一番有利な土壌ですが、これって実用?(モデル類例少ないものは疑義が) 
そんな例も随分あり残念的。設計現場発みたいなのが、出ずらい土壌か? 
真似るなら、実用・ツール志向の欧州流追った方がいい思いますが。ただ欧州の、
難解志向・理論フェチ・保身などは真似る意義薄く、長所のみ真似るべき。何を志向するか
状況&背景&目的次第ですが、難解&抽象的=設計上最悪。簡単明快&皆が理解&実践可能
個々で差がつかないものが設計には○です。が、文理問わず、専門家は抽象的事象・難解なもの・実用遠いものを好む傾向。読んでおく必要あり
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2016-05-24 15:18:49

技術計算に限りませんが、楽して人材不要がIT技術の根幹 根本的に間違ってる人が多い現実

テーマ:ブログ
そもそも、教育人材必須だと、支援技術になり得ない(事はないが価値は下がる)
本質問題がつきまとうのがCAE。恵まれた組織はOKですが、状況が悪くなると、
その本質が痛い弱点になる問題があります。(間接部門いう扱い)
幹部代わったりの体制変更で一転窮地、なんてよくあります。(解析に限りませんが)
スキルを要す作業に頼る→ 努力するほど効率信頼性精度全悪化もパラドクス 
解析はパラドクス多く注意 その最大が、人材教育不要化が求められる点ですが(理想として)

実用性等) 計算しないと判らない。判ってしまうと、判ったから解析不要。なんてパラドクスもあり
苦闘の末、折角構造解明したが忘れられ…利用され終了もありそう。(ちゃんとした組織は逆)
弱点&突込み所も多く、経済や業績の浮沈みの影響受けやすかったりします。縁の下的、
非主流的、マイナー扱い的な被害意識は、解析に限らず、制御部門とか部品設計部門とか、
色々蔓延していますが。本体設計が本流いう。 確かに本体図面は、超絶難儀だったりしますが。

何かと便利で魔法的、それが当然な世の中、経営側の期待に応えるのは大変で、
もっと低レベルな事すら、全然出来そうになく、私は退職しましたが。
会社で解析業務は、かなり恵まれでないと、厳しい現実。
使いこなせば夢叶う的な煽りは多く… その先は薔薇色? 棘の道? リストラ人員整理?
無責任的煽りが多く、苦労した昔の教訓が本ブログ発端。なので、推進派ながら短所主体いう。
簡単ポン具現化が強いニーズ。下記に書いてるような人工知能的なのが○思います。
頑張りましょう的精神主義。CAEに見られる残念的傾向に十分注意


IT技術の理想は、効率化合理化。そこを重視&察知する人は離反。又が、最初から近づかない
コンピュ-タ技術意義などに無頓着な人が群がる。その事態に陥っている可能性。
CAEは、離散化や多々ある理論問題等、知る範囲で、難しさが判る人は、去る傾向もあります
同じCAEでも、材料系等の方面に微妙に移っていたり…姑息的な立回りも多い


人が苦闘して頑張っても、メッシュ品質等で、コンピュータに勝てない分野も多く注意が必要。
特に、機能部品はその傾向が強い思います。 人が負けやすい、簡単な自動実行例が下記。
成型や鋳造品事例が目立ちますが、下記のようなものも多い。球一発作成機能持つソフトもあり

解析で有効なのは、美味しくご飯炊く、カラオケ採点みたいな、人が行う事をプログラミングいう
低レベルなAI
 (世の中を便利にしてるのは専らそれで)若手はやりたがる傾向。
営業マンなんかも熱心。ベテラン解析者は、経験者がコツコツ実施すべき、そんな意見ばかり。
分野問わず、ベテランは保身的でそんなもの。老害に染まって凋落。それもそんなものいう。
加え専門家は、実用遠い物を好む問題あり。例えば、自立的AIのようなものを志向等、
高度なAIは応用難。カナ変換の使用頻度検出 (古典的)学習機能程度?



保身的いう面で、海外は日本以上に保身的と感じますが、影響受けるのは要注意。
車はセダン、電気自動車すらスポ-ツカ-風だったり、革新志向の日本とは異なります。
欧州車は、旧式マニュアル志向も根強いですが、8速10速ATで崩せるか?
学術会は、革新の逆、古い流儀が横行。世間から見切られの感。受験勉強も適当風いう
不祥事的事態の都知事は、フランス語ペラペラでしたっけ。工学はドイツ語ですが、
使いもせん言語を学ぶ=無駄 タイ中国ベトナム語こそ優先いう。必要なのは、その革新&新規性
現実逆で、今時、西欧崇拝的植民地的時代錯誤的だから、だから駄目なんじゃないいう…
プログラミング言語もですが、時には先生推奨の、逆やる必要あり。

教育や人材を不要化させる効率化はCAEに限らず、コンピュータ技術の根幹ですが、
対する逆走は、ベテランや染まった人が、一番逆走してしまういう。また…
本質的部分が)読めてしまう、賢い人は去ってしまう=分野問わず定番で、特に
CAEのようなIT分野は、人×工数的な代行業が横行 低レベルな体たらくは世間にばればれ
問題意識を持つ人は離反? 実用遠い、未踏分野には大変熱心と、困った体たらく。
世間が望む、便利化簡単化は、学術には扱いにくいそうですが。便利簡単&メッシュ職人不要
その実現なしでは生産性も精度も向上せず普及しない&評価も低迷いう現実。

先読める人は、察知して離反=どこでも定番。製品開発でも高難度なのはババつかみいう。
大学時代にテンソルを知り 「こりゃメカ設計なんて自分には絶対無理」 
察知して見切って、エレキ系に鞍替えした(超賢い&全然勉強せん)友人がいましたが・・・
『下の一割なんてアホで駄目ですよ』 一蹴されがち。それがメカでは意外に使えたりします
現実は、テンソル?何ですかそれは? NASTRAN 聞いた事あるような… みたいな人が設計エ-ス
理論等詳しい人は、難しさに根を上げ、去ってしまういう。

・賢い人が、見切って勉強せず下層に行くパタ-ンも多い 逆に上層がメカ本質に無理解
・頑張って勉強しても、理論が現実的想定でなく使えない 無理に理論応用→失敗が多い


メカは、理論に対する乖離が起こりやすく、その設計支援は、メカ設計や製品開発の
独特な文化まで判ってないと、実は難しいいう。大学から発祥みたいな、シリコンバレー
台湾の新竹みたいなケースは、エレキやソフトウェアはその成功は多いのですが。
メカ分野は実はそれでは×いう。エレキ関連も、複写機や光学機器や空調機器等、
メカが絡む分野は日本が強く、(半導体や液晶で強いのに)海外勢劣勢は知られた話。
車もトルコン等の内製までは韓国等出来てない話。特殊鋼等はほぼ無理いう。
・特殊鋼等と違い)メカは買って分解すりゃ丸判りですが、なかなか真似出来ない現実
・真似出来ないメカ技術。 一方、伝統地企業は、競合技術を、簡単に真似てしまう事が多い

金属加工ですと、伝統地新潟同士の熾烈な争い、みたいなのも見受けます。
世界的にも、ドイツ日本の特定地域(伝統地)への偏在があります。メカのCAEは 
・効率化や信頼性最優先的な支援技術の事情と、
・メカ設計は職人的。企業は伝統地偏在。産学強調は、あまり成功しない独特な文化

メカ設計の独特さまで理解しているのが理想。 産業界と学術界は、文化がまた違いますが
世界的に、産学協同は、技術計算分野は活発な印象。 日本の場合、学術が、
未踏分野に行過ぎな懸念を感じますが。解析は、昔の方が産学が活発だったような…
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2016-05-08 10:44:54

民間技術者は、概して、勉学や学術を、上から目線で見て、見切ってるいう共通性

テーマ:ブログ
昨今は特に、優秀な、幹部・設計者・民間研究者、学術を、上から目線で見切って見ている。
そんな共通性があります。それくらいで丁度かも。 日常、何かと便利なものに囲まれ
目が肥えて、何かと見る目が厳しいですからね。 甘い見積りは失敗の元。

下記図、12が欠落している技術者は、割と普通にいます。 CAEのAEさっぱり それも普通。
理由は、設計支援の概念が、学術に殆どないため。長年やってる生残り組は、設計事情に詳しく
なので設計寄りをお勧めしています。 C重視=メ-カ-ですと最悪は不要社員への道で注意。

(Aはかなり難しく)克服や具現化には、構想力独創力企画実行力が必須。できるアプリ皆無。
保身的で苦闘的。そんなアプリばかりいう。対象が3次元立体なので仕方なし?
便利になった話もありますが、実際そうなのかは条件次第。 どういう条件で便利なのか
モデリングに関しては、明確に書いてなかったり、少々無責任思いますが。
支援技術ですから、勉強教育人材不要化がCAEのA、最大限楽する、逆をやる間違いに注意。
優秀な人が間違いがち。なんてメカ設計筋に読まれています。それを教科書に書くべき。

モデリングは結構難儀。 薄板で裏表絵柄違い、形が異なる複数板の共締め。磁場に多い
ロ-タ-ステ-タ図柄違い空間メッシュ等、見た目簡単でも便利にモデル化できない例は多いです
フィン-パイプの多層的貫通モデルは構築困難なのに、知らず気付かず、毎日説明書睨み、
かつて私は、時間消耗してましたが、「できません」書いてないので気づかない。記載すると瑕疵ありになる?

『進歩しましたので、使いこなせばOK』 よくある論調。 しかし適応困難な分野も多く、
安易な主張、安易な導入は、責任問題すら起こりかねず注意。課題が複雑で対応できない。
設計幹部の要求に到達できない。技術を過信して転職失敗など。リスクも沢山あり。

虚飾粉飾の見栄えプレゼンで、役員や権限持った人に価値大きく見せPR。無責任屋は、
分野問わず、どこにでもいまして、大変困るのですが…

技術的難関やリスク十分説明の上… ですと良いのですが、技術計算はそこをまた間違い易い等…


その分野の専門家の間で、旬なテーマは強調して記述されがち。 一方で、 構造ですと
大事な上記の12は隠蔽? モデリングは大きな課題。  専門家の世界では、解決済&問題なし
何故かそうなってるいう。 「モデル化はたいした問題でない」 そんな扱いが支配的
解析ソフトもモデル化部は後回し。特に学術寄りはその傾向。

例えば流体の場合、
乱流モデルが問題。LESをすべき。大規模計算が必要! ××法やればいい! ○△モデルだ!
勉学の末、得がちな結論。 その通り、予算が組まれ・・・ なんてありそう
「お客様の課題では、非線形マルチフィジクス オプション必須 予算は~」
その通りの場合もありますが、旬なトピックは強調されやすく、
専門家筋が誘導したい課題に誘導いう、そんな事態に陥っていないか注意。 エラそうに、
上から見切って接していれば、突込みどころ満載な、理論提供側の苦しい事情も判明
騙され防止になり、且つ、理解も進む気がします。半分他人事みたいな気楽な視点で
設計側が、解析技術者以上に、色々詳しくなる事も多いです。精度忠実さ等に拘りあり。 
かつ見切ってみている、設計側や幹部筋と、視点が違ってしまうのは問題。十分注意。

「理論は理論 実務・応用は別」 昔はそれで問題なし。 しかし計算機で理論→応用
直結的に結ばれると、便利な反面、理論と現実、両者の差異が判ってないと問題勃発。
連続体近似にて、理論と実際の差異大きい分野、小さい分野 かなりバラバラで注意。
(計算しないと実態との差異が判らない、パラドクスもあり)
合わせ目のモデル化は、姑息なテクニックめいたものも必要。モデル化&設定は随分厄介
(モデル化以外で、メカで問題になる、知られたものは、破壊の概念・定義ですが
弾塑性学の破壊と、現実の破壊は、全然違ういう。パイプや回転シャフトと筐体では
一番最後は少々傷んでもOK。どこまで行けば破壊か?色々でして厄介です)

教科書は(非現実的)基礎に終始。対応できる内容になっていない思います。
ですが、勉強で100%克服できる的な勘違いは多く、騙されに注意。
磁場等は十分理論通り。メカはそうでなくケース次第で色々で厄介です。

実験も同じ。燃費が昨今問題ですが。実験は実験でしかない、計算も計算でしかない。
双方、ルール設定したり理想化させたりの状態。実態と乖離。メカはそんな問題あり。
理想でなく実態実情に合わすべき。そんな論調沢山あり
ルール設定やめたら、測定・解析値ブレまくり不安定化&使えない
解析はちゃんとやれば、安定化可能です。実際の市場では、運転者次第&使われ方次第。 
評価術として安定化させるべく規格&ル-ル設定 → ル-ル規定され限定された条件のみに従う
多様な利用形態に対応できない。その規格化された試験状況を…ソフトウェアで検知
その時はエンジン制御&ディーゼルの排ガスがクリーン なんてまぁ…
走ってない状況検知いう、下らない事でしたっけ? 不正防止で車載NOX計測器に…
理想状態または限定想定でないと何事も安定せず評価術にならない。
(実験も計算も) 多様性伴う実使用状況と違う。

そのパラドクス十分注意 特にメカの安易な解析は、あり得ない実態乖離を招きがちで注意。

ところで、実測燃費同様、CAEも実態乖離したり、解析値安定せずブレても当然&仕方なしです 
とは全然なりませんから念のため注意。それを主張して顰蹙は定番。やってしまう人が多いかも。
評価術は安定的なものが求められます。
車はエンジン単体なら計測安定。その安定的なもの=実使用実態と違う
(実態と異なる)制限条件付きでこそ安定いう矛盾ありですが。
製品は、安定的実測指標元に開発せざるを得ず、安定計測しか知らない技術者は多いです。
パーツ単体だと、大抵は驚くほど実測精度いいですし。

更なる、念のため注意ですが。市場での実態と、実験・理論差は勉強で殆ど補えません。
勉強で解決いう勘違い多いですが… 
 理論に限定しても、幾何の偏微分は勉強しても
精度良く解けない思います
。何かと勉学当てにならない=メカの特徴。
引張り試験機など、真直ぐ引っ張る=実は非現実的 実験も大して当てにならんいうメカ実態
メカ屋は割と判ってて部外者が判ってない? 部外者から見ると、メカ屋がやってる事は
トンテンカンテン アホっぽいのですが、(出鱈目にバット振る事も、メカでは時には必要
アホさ加減に飽きれ、退職する人も多い)
その改善は、簡単でなく、安易な計算は要注意
メカ設計は王道はなく、強いて言えば良く見て観察が王道&CAEはその支援。 
昨今、良く見て観察できない分野で、不祥事が多々勃発している印象
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