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2016-07-09 15:49:25

支配式が合成的にしか解けない点が一番致命的 (超重要だが書籍には未記載)

テーマ:偏微分
CAEは、難問解くようなもので、数学の難問は、解けるのは百人に一人とか僅か。
皆間違えるので注意。その百人に一人向き=CAE。じゃ全然駄目なんですが。
構造アセンブリの非連続的解析対象を、如何に連続体近似するか? 記術書籍見たことなし。
書籍等に短所や実践が未記載。短所を見抜けん人や、実践創出できん人にはお勧めでない。
困った現実。2が一番致命的。 解析分野の進化を停滞させている理由=2ですが
シェル要素が失敗少ない言われるのも2が理由。実質XYのみ方向特定でOK。(平面度高い場合)



幾何の空間偏微分が合成的にしか解けず、メッシュ依存を招く訳で、教科書に
書いておいて欲しいですが、何故か書いてない。知るとテンション下がり欝に…。本屋で、
工学書籍コ-ナ-に向かってたのが昔の話。無駄と分かってしまういう。直交だと解けますが…

三角メッシュで解く場合、△イメージより 四角スライスイメージ ⊿を使い
要素系のI-J-K  直角が良いっぽいですが。実際、そこまでは、無理で・・・
偏微分を高精度に解く万能的手法はない点に注意。確立済技術で勉強&努力等で
対応可能いう、間違い認識が多く注意。
(簡単な問題には十分ですが)簡単な問題でも、
特にモデル化は、手法による得意不得意は顕著。不得意事項は、情報発信されるべき思います。
そう思うのは少数派? 短所認識薄く、(知らず)現場でアレンジ⇒問題勃発は定番
CAEでも短所に無理解で、部外者が魔法的と勘違う問題は重大。何かと短所が重要な筈
短所に無頓着で→いい加減な計算で設計→問題勃発 なんて大変困りますので。
「大丈夫です」みたいな大本営発表ばかり。表層だけみてると失敗しますので注意。


2次元の場合、2点ではX-Y双方による偏微分不可。X-Y双方にて偏微分実施=最低3点必要
四角4点が安定。磁場・流体・構造 皆空間偏微分2回実施 σxx,σxx,σzz,τxy,τyz,τzx 
(2度偏微分=直交の差の差の計算)どう解くかが問題。FEM・差分法・有限体積法まで
直交だと計算工程が同一化する等、皆似たもの思いますが。境界要素法は違いますが。
その計算は、直角付近の物理量から計算が良好&逆は逆。それを、判って頂けない現実。
偏微分困難なデ-タ元に偏微分実施=基本不可。(静磁場や伝熱等一部除く) 無理にやっても× 
1次2次差異あって2次OKも妙な話(四角は1次2次似た解) V&V唱えても具体策がないと×で…
主流メッシュ作成法たるデローニ法は、支配式を解く合成度合い強くリスク大。
私は使ってませんが、似た考えの方は知る範囲で数人おり、独自アプリ作ったりで、上記
問題2を回避。皆さん非主流&少数派&失敗なし&周囲が(勘違って)理解してくれん共通悩み
三角形系統要素=自由度&情報不足でテンソル計算苦しい。最大限良好=アイソパラメトリック要素
簡単な事だが判って貰えんいう。専門外の人は割と理解してくれる逆転現象。(簡単ですからね)

写像変換や平均計算(内挿外挿)は、その処理自体は誤差を生じないが、写像変換や内外挿は、
支配式を解く処理でなく、利用により、状況次第で、細かいメッシュでも、誤差発生で注意。

丸め誤差 打切誤差 離散化誤差 モデル化誤差 その分類では 「メッシュ細かくすれば○」
「単精度より倍精度が○」 なんて考えがち。うまく行かない事も多く注意。 その理由は 
支配式を解かない処理が混入してるため。精度保障された計算実施→誤差発生
紛らわしいいうか致命的いうか… 空間偏微分が超絶厄介=CAE
写像変換や数値粘性等のテクニック類=偏微分の細工=誤差要因
 克服できず数十年
融通性や安定化のための仕掛け=誤差要因。融通性なしが高精度いう、パラドクスに注意

誤差の定義も厄介。設計では、実測と計算の差=誤差いう認識が主流。 抽象的モデルや
理想想定モデルの理論解に一致しても、設計には意義薄い等…。そんな事を教科書に書くべき。
不都合に触れず、煽ってマーケティング風=IT分野全部。技術計算も毒に染まってる感。
学術分野も煽り体質に染まっている感。 大学の宣伝広告も、煽り気味にも見えるいう・・・
それも注意。 前職時代、私は煽って(少し)失敗。自身教訓あり。無責任&信用喪失に注意。
理解ある恵まれ組織や、既に技術確立済だと○でしょうが、そんな甘い話は…
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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有利いう現実。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、(大規模故、逆に緻密なモデルが作れない)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。

理学系出身者が、設計勉強してエースに… そんな話もメカは殆ど聞かないいう。
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。
また間違いも多く、それが主義ポリシーに関わる場合、立場上仕方ない面もありますが、
理論面の間違い(粗悪メッシュが招く誤差を分類せず細かいメッシュなら高精度等) 専門家筋は、
間違い主張多く要注意。(デローニ法も良い手法でなく間違い微妙線。解が粗悪で諦めた話も…) 

間違い(踏襲)は設計は茶飯事。右に付く部品、左に付替えた方が性能出ますヨ。そんな類は毎度…
優劣分かりずらい(計測難な分野)ケ-スで発生。解析の可視技術で間違い発見=割とあり
先入観ない若手・部外者が間違い発見に有利?。CAEも間違い多く注意。
1)雑だと使えずで丁寧に→2)アセンブリ構造は特に細部重要。設定事項等多く時間&工数不足に陥り→3)ミスしがち&雑になり→1)に戻る。
その解消がCAEのAで万年未解決。努力志向や無策だったり、間違いに染まる事が未解決理由
メッシュ細かいと雑でOK そんな勘違い増殖いうか 過半数だったりで残念的。解析は、
試作確認できる設計分野と違い)「適当でOK」とはならず注意。 試作できる分野は、トンテンカンテン
試作&確認は、皆が確認したい設計案優先。優秀人はそこをすっ飛ばすので×とか、それも教科書に…
それナァ。やってもアカンでぇ~。 すぐ言いたくなる人が… 解析にて、試作前評価を
きっちり実施すれば優劣&その背景理由もよく分かり、揉める事も縮小 駄目な解析だと逆
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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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