最強メカ設計者になる勉強 それは製品の特性を知る勉強 適切なモデル化にも必須
この製品はココが歪んで性能損ねて、こちらは、取付部に過大な力がかかり耐久弱い
こちらは、重量バランス悪く…等等 情報知る事。 それは、敏腕技術者への道であります。
ベテランになると、出来良い製品 出来悪い製品 データは大雑把に脳内に蓄積されますが
それは、随分いい加減なものです。
ところで、前職は、脳内蓄積禁止でした。 理由は、個人の曖昧な感覚次第で、コロコロ
設計変動してしまう事態を防止するため。 スキルやセンスやテクニックいう、
そんな不確定的要因で、設計変動するのは、幹部・経営側は困る事情があります。
技術者野放しだと、スキル・テクニック類で溢れ混乱に…。 （余計な）スキル・テクニック禁止。
それで前職は、設計安定化しましたが。解析者は、逆を実施しがちで注意。
製品の市場実績データは、製品開発上重要。 しかし、何故に出来良かった、冴えなかったか？
不明確な事が多く、曖昧な怪しいデータ蓄積
分かっていれば、問題なきよう、開発時に手を打つ訳で、分かってないので問題が起こる
なので解析出番なのですが。 過去の製品を色々分析して
（形式別 種別に）特に出来栄えが酷かった製品の、その理由を知る事
それは、次に良い製品を作る 設計力向上の道ですが…
ただ、それでは不十分 知りたいのは、次に作る製品の性能。
次期商品は、現状維持水準では×。より高性能・高品質・低コストを目指す必要あり。
次期商品が、事前に解析で性能確認できれば、今以上の性能追及に有利です。
構想段階でそれができると有利。独創を立案、非常識的設計も、性能確認できると○。
昨今は、解析ソフトでの最適化もあり、人は関与せずＯＫ、ソフトで自動化可能
そう考える人が多いですが。最適化の元になるコンセプト（条件）は、
人が設定する必要あり。
最適化の元になる、コンセプト（条件）が既存流用では、代わり映えしないかも
自動）最適化も、仮定前提に対する解ですので、前提が問題となります。
競合他社品は、買えば入手できる業種と、そうじゃない業種（工場で使う特注装置等）
２つありますが。『ウーム この設計は… こりゃ（競合は）分かってないかな？』
てな事も、解析できると、判明して来たりします。
解析結果を知る＝答を知るカンニングのようなものですが、勉強になり、仕事も楽しくなる。
私周囲は、そんな状況に見えます。 そして、低コストで高性能、実現のための要点を
若手 ベテラン 役員 他部門 多くの関係者が知り、気合入ってくると勝ちパターン。
株価も上昇。（逆は逆）（株価を決めるのは色々な諸要因。昨今は大下落で）
理論は、フックの法則や、N-S式や、フーリエの法則、 多々あるＦＥＭの理論等でして、
理論を勉強すれば、製品開発上プラスになる そんな意見が多いですが…
私は、その類の勉強は、メカ分野は、設計に役立つと思いませんが。また
適切なモデル化＆諸設定 それを行う上で弾塑性学等は、ブッチャケあまり役立たんいう
役立つ いう事になってるようですが、私はそう思わんですが。 それよりも…
メカ設計の勉強は、答えを知る 解や結果を知る 特徴を知る そんな類が一番効果的
背景理論等判ってなくても） 動きを見れば大体判る、それがメカ分野の特徴。
振動等は、理論が難解＆複雑ですが、酷い製品は、ブレ（振幅）が激しい。逆は逆だったりで…。
結果を見てしまえば、数学・物理苦手で理論理解できずとも、良い）設計の方向性は、かなり判明。
重量バランス等が原因ですと、難解な振動理論は、ほぼ不要に…
そんな事が多い現実。そのための適切な結果処理、結果を見る着眼点が大事で、
計算は（何とか）ＯＫ、観察不足＆分析不足＝随分多いです。 解処理以前に、計算×結果×
それも多いです。 メッシュが×。ブレ曲がり等の特性が（弱くしか）解に出ない事も多いです。
全般、構造解析の難度は高いです。
色んな製品の挙動や特徴を知る⇒ 適切なモデル化と諸設定が出来る道でもあり。
理論に長けていても、製品情報知識なしでは、適切なモデル化等が困難で注意。
非現実的前提に基ずく非現実的計算は、教科書やソフト事例（EXAMPLE）に溢れており、
騙されぬよう 又は 騙し屋にならぬよう注意。
ＣＡＥするしないは、割と業績に出る感じです。
実施組は、１２）を、きっちり行いたい。上昇志向が強い。好調組が多い感じ。
１）２）を 速い・堅実確実・簡単・高精度 に行う、その仕組・仕掛け
それが問題で、これは蓄積が必要。前職は、２０年かかったか！
うちの十数年はロス。 市販解析ソフトが仕組構築に不向きなのが理由。
ＣＡＥで、製品の特徴を知り、次代に結びつけるか？ これは、分かれる気配
かなり克明念入りバッチリ解析して、結果、飛躍余地みつからず、代わり映えしない
少しの解析で、大きな改革改善余地が発見！ 品質向上が実現 運の要素も大。
担当者が替り、（周囲の反対にもめげす）モサモサ解析して改善余地発覚。
若手が、過去の商品や競合品の特徴を知ってしまうと、ベテランは、負けるかも知れません。
先入観ない、若手担当者が有利いう事もあり。 『もう やっても一緒や～』
ノウハウ出尽くし向上余地なし。染まったベテラン程、そう思ってますので。
技術計算も、染まったベテランほど 『勉強やスキルやテクニックが必要です』
簡単・便利・速い・堅実 等具現化させた評価枠組作らず、コツコツ働き残業代せしめる。
効率悪い状況放置。離散化誤差や非現実的仮定前提に無頓着。
そんな傾向に注意。 まぁ、簡単ではありませんが･･･。短所隠蔽され、騙されに十分注意。
こちらは、重量バランス悪く…等等 情報知る事。 それは、敏腕技術者への道であります。
ベテランになると、出来良い製品 出来悪い製品 データは大雑把に脳内に蓄積されますが
それは、随分いい加減なものです。
ところで、前職は、脳内蓄積禁止でした。 理由は、個人の曖昧な感覚次第で、コロコロ
設計変動してしまう事態を防止するため。 スキルやセンスやテクニックいう、
そんな不確定的要因で、設計変動するのは、幹部・経営側は困る事情があります。
技術者野放しだと、スキル・テクニック類で溢れ混乱に…。 （余計な）スキル・テクニック禁止。
それで前職は、設計安定化しましたが。解析者は、逆を実施しがちで注意。
製品の市場実績データは、製品開発上重要。 しかし、何故に出来良かった、冴えなかったか？
不明確な事が多く、曖昧な怪しいデータ蓄積
分かっていれば、問題なきよう、開発時に手を打つ訳で、分かってないので問題が起こる
なので解析出番なのですが。 過去の製品を色々分析して
（形式別 種別に）特に出来栄えが酷かった製品の、その理由を知る事
それは、次に良い製品を作る 設計力向上の道ですが…
ただ、それでは不十分 知りたいのは、次に作る製品の性能。
次期商品は、現状維持水準では×。より高性能・高品質・低コストを目指す必要あり。
次期商品が、事前に解析で性能確認できれば、今以上の性能追及に有利です。
構想段階でそれができると有利。独創を立案、非常識的設計も、性能確認できると○。
昨今は、解析ソフトでの最適化もあり、人は関与せずＯＫ、ソフトで自動化可能
そう考える人が多いですが。最適化の元になるコンセプト（条件）は、
人が設定する必要あり。
最適化の元になる、コンセプト（条件）が既存流用では、代わり映えしないかも
自動）最適化も、仮定前提に対する解ですので、前提が問題となります。
競合他社品は、買えば入手できる業種と、そうじゃない業種（工場で使う特注装置等）
２つありますが。『ウーム この設計は… こりゃ（競合は）分かってないかな？』
てな事も、解析できると、判明して来たりします。
解析結果を知る＝答を知るカンニングのようなものですが、勉強になり、仕事も楽しくなる。
私周囲は、そんな状況に見えます。 そして、低コストで高性能、実現のための要点を
若手 ベテラン 役員 他部門 多くの関係者が知り、気合入ってくると勝ちパターン。
株価も上昇。（逆は逆）（株価を決めるのは色々な諸要因。昨今は大下落で）
理論は、フックの法則や、N-S式や、フーリエの法則、 多々あるＦＥＭの理論等でして、
理論を勉強すれば、製品開発上プラスになる そんな意見が多いですが…
私は、その類の勉強は、メカ分野は、設計に役立つと思いませんが。また
適切なモデル化＆諸設定 それを行う上で弾塑性学等は、ブッチャケあまり役立たんいう
役立つ いう事になってるようですが、私はそう思わんですが。 それよりも…
メカ設計の勉強は、答えを知る 解や結果を知る 特徴を知る そんな類が一番効果的
背景理論等判ってなくても） 動きを見れば大体判る、それがメカ分野の特徴。
振動等は、理論が難解＆複雑ですが、酷い製品は、ブレ（振幅）が激しい。逆は逆だったりで…。
結果を見てしまえば、数学・物理苦手で理論理解できずとも、良い）設計の方向性は、かなり判明。
重量バランス等が原因ですと、難解な振動理論は、ほぼ不要に…
そんな事が多い現実。そのための適切な結果処理、結果を見る着眼点が大事で、
計算は（何とか）ＯＫ、観察不足＆分析不足＝随分多いです。 解処理以前に、計算×結果×
それも多いです。 メッシュが×。ブレ曲がり等の特性が（弱くしか）解に出ない事も多いです。
全般、構造解析の難度は高いです。
色んな製品の挙動や特徴を知る⇒ 適切なモデル化と諸設定が出来る道でもあり。
理論に長けていても、製品情報知識なしでは、適切なモデル化等が困難で注意。
非現実的前提に基ずく非現実的計算は、教科書やソフト事例（EXAMPLE）に溢れており、
騙されぬよう 又は 騙し屋にならぬよう注意。
ＣＡＥするしないは、割と業績に出る感じです。
実施組は、１２）を、きっちり行いたい。上昇志向が強い。好調組が多い感じ。
１）２）を 速い・堅実確実・簡単・高精度 に行う、その仕組・仕掛け
それが問題で、これは蓄積が必要。前職は、２０年かかったか！
うちの十数年はロス。 市販解析ソフトが仕組構築に不向きなのが理由。
ＣＡＥで、製品の特徴を知り、次代に結びつけるか？ これは、分かれる気配
かなり克明念入りバッチリ解析して、結果、飛躍余地みつからず、代わり映えしない
少しの解析で、大きな改革改善余地が発見！ 品質向上が実現 運の要素も大。
担当者が替り、（周囲の反対にもめげす）モサモサ解析して改善余地発覚。
若手が、過去の商品や競合品の特徴を知ってしまうと、ベテランは、負けるかも知れません。
先入観ない、若手担当者が有利いう事もあり。 『もう やっても一緒や～』
ノウハウ出尽くし向上余地なし。染まったベテラン程、そう思ってますので。
技術計算も、染まったベテランほど 『勉強やスキルやテクニックが必要です』
簡単・便利・速い・堅実 等具現化させた評価枠組作らず、コツコツ働き残業代せしめる。
効率悪い状況放置。離散化誤差や非現実的仮定前提に無頓着。
そんな傾向に注意。 まぁ、簡単ではありませんが･･･。短所隠蔽され、騙されに十分注意。