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2016-08-08 14:06:11

HPCとか盛んですが、最高精度をやろういう人はいないのかいう…

テーマ:ブログ
機能追加が追いつかんですが、優先的に行いたいのが、アイソパラメトリック系2次要素対応
更なる高精度 言いつ、全然やってない解析ばかり。大規模構造解析事体少ないのもありますが
やる人なく、六面体2次要素対応も後回し… 要素あたり20節点。無駄なメモリー利用避ける策が必須ですが。
希望者が出てくれば、即対応。四辺形2次要素はCalculixにて実施済。1次要素より分布鮮明。
キレ良い感じ。熱交や機器解析等で利用頂いてます。(一次四辺形で十分の念押し)


精度良い要素タイプ使って計算が一番。そう思いますが。その当たり前には価値がない?
そんな考えが支配的なのか? アイソパラメトリック系2次要素の事例は、抽象事例で若干程度。
構造解析の場合、リアルで大規模な計算ほど、高精度要素が臨まれる筈が、その事例皆無。
精度を目指す上での常識的路線が解析分野で非常識?。
片方で高精度いいつ 実際は低精度な手法(要素)を選択。どうしてそうなってしまったのか?


昨今、日本アメリカは、HPC・スーパーコンピューティングで低精度な手法が利用される傾向。
全般に傾向は、欧州より雑さを見受ける印象。(大体、計算分野は雑で、紛糾話も聞きますが)
アメリカは少し嫌らしくて、(汎用)ソフトの商業主義優先で意図的にそう誘導してる模様。
日本は純粋な精度追求路線で良い思うのですが? 
欧州は、(汎用でない)設計向けが、フランスドイツオランダベルギーオーストリア等広く盛ん。
設計支援用途を真剣に目指すと、路線は欧州的になる思いますが。

メッシュ依存少なく高精度 ←その目的で、開発されたのだと思うのですが
その最強タイプ要素が、何故か解析技術者に嫌われる?
幾何偏微分は、直交情報の差の差の計算。メッシュだけ増やしても駄目ですので注意。


直交物理量の、差や差の差の計算いう認識がされてない? 離散化誤差の大きい事例が多く注意。
書籍には、美しい数式が並んでいますが、テンソルを精度良く解く、万能的手法は未確立。
頑張れば夢叶う的な煽りに注意。理論理解しても、色々と妥協的では精度もそれなりで注意。
抽象論で逃げる専門家も多く、妙に抽象論好きな傾向も注意。


解析も妙な傾向多く、CAEのC熱心。誰も望まない未踏域熱心。皆が望む実用は不熱心
品質精度保証言う割に、アイソパラメトリック要素避け、合成的に偏微分解く度合い強い手法好む
色々突込みどころ満載で、誰も突っ込まんのも妙な傾向。是正すれば普及しやすい思いますが。
難解&抽象論志向では短所が見づらく、現体質だと計算学に関わりたくない人も多いと予想。
元の理論が難解なところに、抽象論が合わさり、難解ダブル効果。
非常に悪く見れば、抽象論を展開し、短所を見えずらく誘導しているようにも見える。

設計は特に)判りよく具体的でないと場合により顰蹙。どころか、責任問題も起こりかねず注意。

離散化計算は、メッシュ(さえ)増やせば高精度でもなく。直交性や次数も重要で厄介。
それを理解しつ実践活用できないと、理論や数式に酔っていても×で注意。
妥協せず頑張る人が成果を出すのが設計。解析もその精神は必要。一方で支援技術故、
妥協せずはOKとし、毎度捻り鉢巻ガリガリ苦闘と共に計算、では良い支援になり得ず注意。
元の理論が難解なところに抽象論が加わり、念入に難解。全貌見づらい点に注意。
簡単明快に対する逆走の難解志向や、六面体二次要素等を嫌う低精度志向を是正すべく、
改革精神で頑張る人が増えて欲しい。そんな人は歓迎されない?大規模メッシュなら高精度と騙したい?
騙し屋にならぬよう 騙され屋にもならぬよう、良い子は十分注意。
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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。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…

偏微分1回実施か2回か要注意。テンソルは後者でメッシュ依存大。努力等の類では克服難。
書籍に記載して欲しいですが、書いてなく残念的。 指摘すると、推進に非協力的とマイナス?
播州人は空気読まない&出世もできない? 私は設計筋の空気は十分読んでるつもり メーカにて、
専門筋に染まった人が、切られ的局面を目にする昨今、十分注意。
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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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