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2016-09-16 08:06:53

これで良いか? 間違ってないか? 更に良い方法はないか? 疑問持ちつつ前に進む姿勢が薄いのは残念

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技術計算分野に限りませんが、「これでいいのだ」 的価値観に染まると、疑問持たぬまま

古い手法や、間違いを実行してしまう罠あり。!特にメカ分野! べテランが罠に陥り易い

特にメカ分野は独特、理論通り行かない。計算分野がその罠に陥り、ドボンしている可能性。

コンピュータも、未踏粋を除けば、効率化が根本意義。方向性を間違い易い!

テンソルは2階偏微分そのもの。メカ分野の厄介源。メカ分野の諸悪の根源かも

流体の乱流や、時々起こるプリンタ紙詰まりや、音出たり止んだり、妙な再現性乏しい現象や

振動等の不安定現象の元も、全部テンソル。(違ういう意見もありそうですが)

膨大かつ複雑なテンソル分布が妙な挙動を招く。減肉等もですが、メカ現象決める根本は

力学理論上はテンソル。テンソル求め、変形や応力知る事=良い製品に結びつく。

変形等知らぬまま性能向上=ほぼ無理。 しかしそれは、解くのも、解の分析も大変。

分析は変形観察が簡単で堅実 応力等の評価は、応力がテンソルそのもので厄介。

変形では評価できん! 応力でないと駄目だ! 判ってくれん人は沢山います。

変形・変位は偏微分1回  歪や応力は2回。後者が厄介ですが…

応力は6成分で訳判らんのに 力と方向で簡単思っている。 簡単に考える人が、

エースになる上で有利。難しさ複雑さ熟知する人は逆に不利。そんな点もメカ分野はあり。

『こんな俺やったら楽勝やでぇー』 みたい感覚必須。理論知識豊富だと慎重派になり

イチャモンつけたりで、難課題から逃れて、エースになる上で不利。

メカは組織全体レベルUPが重要。優秀者が「ダダタッ」進めると、組織レベルUPにならず×。

エース依存はよくある光景。解析等の可視技術で、製品特性判れば、組織全体レベルUP。

エース依存体質からの脱却に有利。理論云々より、メカは可視が一番の勉強。

それ以外の理論学習は…実は…

理論の勉学積み⇒色々知り⇒難しく考える慎重派になりエースになれない 定番でもあり

「そんなん楽勝ですよ」 楽観的過ぎか、技術系の成功者に多い台詞。何とか行ける。

そんな直感で、難しい思ってないいう。 ものにする上での障壁・落し穴は読めてないと、

ドボンします。こちらも参考 htto://ameblo.jp/jishii/day-20141228.html 罠は多く注意で

技術計算の場合、2階偏微分の難しさを読めてない人が多い気配。(大規模は特に)

読んでる人は去ってしまう?

 

計算は、非粘性流や伝熱計算みたいな、テンソル扱わないものは楽勝。(全体の僅か)

メカは、電流電圧みたいに、明確で確定的なものを相手にする分野と違い、厄介です。

(エレキも、突入の過度現象など厄介で、高負荷や接触不良等エレキの厄介事はメカ絡み)

機械工学科は大学院に3割しか進まない。大学院も、物質工学とか、メカから逃れている?

そんな専攻が多いいう。開発現場は、理論派設計エースは意外に少なかったりします。

 

学問として成立しずらく… 理論当てにせず無視(少しは考慮?)、切った貼った猛速実行

馬力型現物合わせ派が有利いう。 (大雑把には) 理論に強いのは理学出身

しかし、理学系からメカ分野エースになる話もあまり聞かない。

採用難ですが、メ-カ-は理学系を大して評価しない傾向。(理学物理系等、昔より工学系と

就職有利さで差が拡大傾向)メカ分野は、工学機械専攻に採用絞る企業が多い。

 

計算機発達。現実的計算ができる今、それが転換できる、理論屋評価UP。その時期到来!

ですが。苦闘的な人×工数努力志向だったり、現実乖離した抽象的計算に終始したり、

実用遠い未踏域に走る  等等で、何故か逆走…   (実用遠い基礎に終始でOK?)

 「だから理屈屋は駄目なんだッ!」 突っ込み来そういう。 

オッサンがそうなるのは自業自得。若手はそうなって欲しくない!計算機能力は十分。

現実的モデルを構築し、テンソルを十分な精度で解けるか? そこに尽きる思うのですが

偏微分不可能なデータ元にした計算は、一階の偏微分は、そこそこタフに行ける気配。

問題は、テンソルや粘性項のような、2階偏微分。

テンソルや粘性項の2階偏微分の高精度計算=計算分野広域で必須。 

テンソルは2階の偏微分。それは変数独立性(直交性)欠く要素・点群で解けるか?

(幾何や空間)変数の独立性なきデータ元に、幾何偏微分計算の精度保障は可能か?

面積体積の精度保証と偏微分のそれは事情が全然違ういう。

円周率計算が事業仕分け当初の意義説明でしたが、そんな認識いうかレベルで大丈夫か?

 

 

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2016-09-03 15:15:32

解決策を作ること 具現化すること それが技術者の醍醐味

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解決策は、「従来比××%向上しました」そんな類より 抜本解消が一番

日々課題克服のために奮闘。それが開発系のエンジニア。そんな気がします。

 

短所認識が薄い。これは、海外の影響が強い分野・教育分野に見られる傾向

恵まれ分野組織だと、課題克服いう、技術醍醐味を十分体感できないかも知れません

そして、恵まれな分、高コスト体質に陥り、凋落しやすい危険性。 ソッそれを教科書に…

離散化誤差すら曖昧なまま放置。学んで間違う危険性大。解決する気なし?。

 

金・工数必須も克服すべき超重要な短所。

工数費用かかる割にメリット少ない、なので適当に済ませる、よくある克服法。

律儀にちゃんと実施するより最低工数で簡単にすませ、浮いた時間で

品質向上・性能向上金稼ぎ。なんてよくあります。非常識いえば非常識。

 

燃費計測を規格に合わせ、ちゃんと実施してなかったところがありましたが

データ要求厳しく、応じてたら、リソース食って、効率・生産性低下&製品品質逆に低下 

よくある定番。海外規格もその傾向注意。やたら工数取られ、その割に見合った実入りが…

 

燃費は、車重・タイヤ・エンジンや駆動系の性能・空気抵抗 等でほぼ決まりますので、

人が運転してブレまくる計測値より、適当な手計算の方が信頼できるかも知れません。

ほぼ同一構成 Aタイプ㍑20km Bタイプ㍑20.4km 見るとタイヤが違う 測定結果なのか?

騒音測定は、無響室の暗騒音が随分大きく… 「ほんまアカンねんけど我慢我慢」

とか普通。金かけ良い設備整え、分析進み静音化実現? 暗騒音だと低くても少々高くても

一緒かないう。規格満たしてない計測の場合、カタログ掲載禁止。ですが性能は判るいう。

インドとか、力強い運転音でないと頼りなく思われて駄目でしたっけ?

 

車は最近、4駆でやたら燃費いい車種があります。 4駆や後輪駆動のファイナルギアが

抵抗大きい従来式から、設計変えている点が理由とか。枯れた技術や常識も間違い多く、

そこに気づく着眼&実践が革新。エンジンや回生装置や駆動伝達系や各部軽量化等、

幾多の支える要素技術が優秀でないと燃費試験(だけ)頑張っても良いエコカ-は作れない

計算技術も同様。精度良くテンソル解く技術がないと、他を色々頑張っても駄目で注意。

(規格さえ)守れば精度保障された解析実現。みたいな意見もありますが、支える技術の

優秀さは必須。規格も色々。CAEの場合、AC100V交流周波数60/50Hz等の定格規格と違う

分野状況次第で様々で注意。例えば構造解析で高精度狙いなら高速高品質モデル化術磨く

(遅いと時間不足で緻密なモデル化に大変不利) 或いは2次アイソパラメトリック要素活用。

そんな技術を磨く。短所克服&技術向上&最強実現にリソース割くのが○。しかし…

解析効率化高精度化最強化実施するに昨今、短所表に出さず、また解析は、元来難解な上

妙に抽象論めいたものが好まれ、技術本筋見ずらく注意。逆走して最弱化をやりかねない。

何故全貌や本質を見ずらくするのか? 悪しき体質は是正すべき思いますが。

解析の多くは正確にテンソルが解けないと始まらない。他も、乱流や圧縮流や減衰など

色々と課題多いが、そこに目を向けさせたくない?

短所から目反らさせ、技術的諸問題に気づかれぬようにして魔法的と思わせ、普及推進? 

短所&諸問題は見ない。解決策作らず、捻り鉢巻苦闘して短所克服。では、実用遠のき

遠のく程度なら良いですが、無理に実用応用&後に問題発覚&時既に遅し。

不祥事めいたものも、短所見落とすと起こりうるいう。

構造解析は特に、モデルが疑わしい場合、最悪的事態も起こりえて注意。

 

大投資伴う強者の戦略好んだり、実用無頓着未踏等妙に熱心だったり、短所不都合隠蔽等

専門家が強い分野の定番的特徴。傾向は昨今、設計や幹部筋に、かなり読まれています。

真面目純朴人や、表層のみ見てる人は注意。教科書に書いてくれると、判り良いですが。

また、強者戦略・巨艦主義的なのは日本は不得意。最近だと液晶とか失敗。

騙され、その方向に仕向けられか? 失敗多いと教科書に書くべき。それより創意工夫。

例えば、現実的モデルで精度良くテンソル解けんのに大規模計算しても見込薄で、

精度良くテンソル解く技術開発が先。 しかし専門家は、短所放置体質、

そして(放置なまま)投資大好き。是正必須。教科書に書いて欲しいですが。

当事者が悪い訳でなく。応用手前の基礎でOKいう背景事情の影響も大。前職は、

それで2度も研究所がポシャリました。(実用応用技術でないと基礎じゃ使えんいう理由)

テンソルは2階の偏微分、直交の差の差の計算。精度良く解く万能手法はなく、注意で、

それが克服すべき課題・短所になっていない点が問題

最大限良好なテンソル計算を最優先すべきが、皆読違えているように見えます。

「こんな絶対判らんて」 全然授業出ずの学生時代の友人予想通りの展開? 怠け者は見破る!

 

 

 

 

 

 

 

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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…

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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。
傾向的に、欧州は、広い市場相手にせず、マーケ絞った中、緻密なCAE。マニアックいうか…
メカオタク路線?  (金儲けヘタ糞で)アメリカにバカにされって? 本当?
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。 よくある計算学術論文は…

抽象的モデルを計算&広く使える融通性高い解法(やモデル化法)に価値あるいう。 しかし
現実は、そうも融通効かずで…。対処として 
融通性を少し後退させ、用途・目的絞り、絞った中で、理想を具現化させ、満足感高い物を作る。
それが遥かに○思います。計算機が非力だった時代は、(適合格子利用等)そんな手段しかなく
勝手にそうなっていた感もあり。

上図二次六面体モデルは、広い分野でかなり使えます。融通性なく有用でない&価値低い思われている?

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)明確・具体的でないと場合により顰蹙。どころか、品質問題・事故・不祥事・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、
改革精神持つ人が増えて欲しい。そんな人は歓迎されない? 課題次第ですが構造の多くは、
単に大規模=高精度でなく、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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