よい解析モデル（メッシュ）+諸設定＝良い結果 偏微分の罠に注意 （専門家が意外に無頓着）
熱交換器でどんなのがあるのかな？（嫌らしく最新技術の確認）
HeatExchanger と Finite Element Mesh とか何とか ググると、
三角系統要素による分布が乱れた解析も、出てきます。 分布乱れた解析をプロが実施。
評価上重要な接合部が乱れたメッシュは多く、単にモデラーの問題？ 解を決定づけるのは
支配式+メッシュ+次数。四角は1次2次似た解。テトラは1次2次で変化⇒3次は変わる筈で注意
偏微分は、XYZ軸方向の物理量の差分勾配。 多くのCAEで、三成分皆必要。線形近似で…
四角系統要素 ：要素全域の物理量と偏微分（分布）まで、算出される
三角系統要素：点の物理量は合う。要素内の偏微分まで合うかは、怪しい
両者差異があり、そこは重要ですが、書籍に、ちゃんと記載されていない気がします。
何度か、本ブログで紹介していますが、偏微分や形状函数は、ベテラン解析者が意外に判ってくれず
反対に、設計者は理解が良いいう。もう少し念入りに記述すべきか？
縦横奥行の三方向直交性・線形近似・偏微分 ３つ、かなり要注意です。
四辺形や六面体要素は、形状函数が幾何線型近似に一致し、分布図が綺麗です。
偏微分は、直角直線方向の差分量。向きが重要になる宿命に注意。ベテランが意外と判ってなく注意。
四辺形や六面体要素は、方向性や、ある程度の直交性が必須。 それは大きな短所。
方向性・直交性の必要性は、面積体積等を求める場合は短所になります。
偏微分を求める場合は逆に長所になる。そんな特性に注意。
形状函数もですが、メカは理論の限界が沢山あり、限界察知する人は、去ってしまう傾向。
メカは設計業も、優秀者の離反多く、鈍感人が、エース設計者としてバリバリ設計実施。
そんな傾向があります。 実機確認主体の設計分野と違い、技術計算は、
理論の限界に無頓着で鈍感でＯＫ とは行かない筈で注意。
想定外が起こりやすい、理論限界に留意して勉強が○。
他分野から来た人は想定外に無頓着な傾向で注意。ベテランも意外に判ってなく注意。
社内勉強会に熱心なのはエレキ系に多い印象ですが、教科書による騙されに注意。
何かと理論通りに行かず、メカ企業は、勉強当てにしない＆頼らない傾向。
勉強せん人が、騙されず一流品開発。ヒット生むエースは学卒。後追い二番煎じ二流品は院卒。
高卒設計エースも多い。メカはそんな傾向もあり。 本来、院卒が圧勝すべきですが、教育に問題あり、
教育あてにせん人が成果出し、逆は逆いう困った問題。 無論学卒も短所あり。
短所留意して対応すれば、道開けます。そこは先生は教えず、残念的＆無責任的。
老害・革新性なさ・余計なスキルテクニック作る・メンツや保身優先等 そんな短所を、
設計筋・幹部筋は見破るので注意。それも、教科書に書いておいて欲しい気がします。
全般に、教育が酷く注意。 酷い教育を推奨する、無責任で判ってない人に騙されぬよう、
又は、騙し人にならぬよう、良い子は十分注意。
官の土地柄だからか、東京は、騙されて老害に染まってる的な、残念的な人が多い印象。
技術計算で問題多いのは、構造解析。 その中では、膨張係数や圧力や密度や温度から解ける
流体っぽい？ 問題が合いやすい傾向。 純なメカ計算は、非現実的想定に陥りやすく注意。
固定、直角、平面等の仮定想定が、現実的に見えてそうでない点が原因。現実と合致性高い計算には、
策が必要だったり、接合箇所等、細部が重要だったりします。（私周辺）
非連続的な細部の設定やモデル化は、教科書に殆ど出てなく注意。 偏微分もですが、
努力では克服しずらい問題が多く、何かと注意いう…。
偏微分は、方向性持つ差分量。細かいメッシュならＯＫと行かず、メッシュの幾何位置関係が重要。
特に、テトラ（三角錐）要素は、直交３成分と角度差大。1次2次解の差が大⇒2次要素も不十分
２次要素でもテンソル全成分や偏微分算出には情報不足気味 そんな罠があり、
やたらメッシュ細かくしても駄目だったりしますが、専門家も判ってない？ Ｖ＆Ｖ言ってる割に…
騙されぬよう注意。 成否が運次第になったり、分布鋭敏性が弱い、簡単問題限定になりがちです。
面積・体積の計算同様には行きませんで注意。 メッシュ歪が招く離散化誤差を判りよく分類しない等、
いい加減・無頓着・無責任な人が群がる。そんな具合にも見えますが。 全般に老害なのか？
現実的・実務的・実践的になるべく 改善すべきと感じてるのは若手。 ベテランが判ってない？
計算分野は、ベテラン＝優秀 思ってる人が多い？ 教育分野全般に、そんな人しか残ってない？
第二外国語がドイツ語だったり、何かと教育界は旧体質＆実用や効率に無頓着で注意。
「デジタル化花開く今日、技術計算は蚊帳の外」 てな事になり兼ねず注意。 全般、活力ある会社は、
若手が強く、データ収集して、旧常識や間違いや老害を、『バシッ』 正しますが。 老害組織は逆で。
HeatExchanger と Finite Element Mesh とか何とか ググると、
三角系統要素による分布が乱れた解析も、出てきます。 分布乱れた解析をプロが実施。
評価上重要な接合部が乱れたメッシュは多く、単にモデラーの問題？ 解を決定づけるのは
支配式+メッシュ+次数。四角は1次2次似た解。テトラは1次2次で変化⇒3次は変わる筈で注意
偏微分は、XYZ軸方向の物理量の差分勾配。 多くのCAEで、三成分皆必要。線形近似で…
四角系統要素 ：要素全域の物理量と偏微分（分布）まで、算出される
三角系統要素：点の物理量は合う。要素内の偏微分まで合うかは、怪しい
両者差異があり、そこは重要ですが、書籍に、ちゃんと記載されていない気がします。
何度か、本ブログで紹介していますが、偏微分や形状函数は、ベテラン解析者が意外に判ってくれず
反対に、設計者は理解が良いいう。もう少し念入りに記述すべきか？
縦横奥行の三方向直交性・線形近似・偏微分 ３つ、かなり要注意です。
四辺形や六面体要素は、形状函数が幾何線型近似に一致し、分布図が綺麗です。
偏微分は、直角直線方向の差分量。向きが重要になる宿命に注意。ベテランが意外と判ってなく注意。
四辺形や六面体要素は、方向性や、ある程度の直交性が必須。 それは大きな短所。
方向性・直交性の必要性は、面積体積等を求める場合は短所になります。
偏微分を求める場合は逆に長所になる。そんな特性に注意。
形状函数もですが、メカは理論の限界が沢山あり、限界察知する人は、去ってしまう傾向。
メカは設計業も、優秀者の離反多く、鈍感人が、エース設計者としてバリバリ設計実施。
そんな傾向があります。 実機確認主体の設計分野と違い、技術計算は、
理論の限界に無頓着で鈍感でＯＫ とは行かない筈で注意。
想定外が起こりやすい、理論限界に留意して勉強が○。
他分野から来た人は想定外に無頓着な傾向で注意。ベテランも意外に判ってなく注意。
社内勉強会に熱心なのはエレキ系に多い印象ですが、教科書による騙されに注意。
何かと理論通りに行かず、メカ企業は、勉強当てにしない＆頼らない傾向。
勉強せん人が、騙されず一流品開発。ヒット生むエースは学卒。後追い二番煎じ二流品は院卒。
高卒設計エースも多い。メカはそんな傾向もあり。 本来、院卒が圧勝すべきですが、教育に問題あり、
教育あてにせん人が成果出し、逆は逆いう困った問題。 無論学卒も短所あり。
短所留意して対応すれば、道開けます。そこは先生は教えず、残念的＆無責任的。
老害・革新性なさ・余計なスキルテクニック作る・メンツや保身優先等 そんな短所を、
設計筋・幹部筋は見破るので注意。それも、教科書に書いておいて欲しい気がします。
全般に、教育が酷く注意。 酷い教育を推奨する、無責任で判ってない人に騙されぬよう、
又は、騙し人にならぬよう、良い子は十分注意。
官の土地柄だからか、東京は、騙されて老害に染まってる的な、残念的な人が多い印象。
技術計算で問題多いのは、構造解析。 その中では、膨張係数や圧力や密度や温度から解ける
流体っぽい？ 問題が合いやすい傾向。 純なメカ計算は、非現実的想定に陥りやすく注意。
固定、直角、平面等の仮定想定が、現実的に見えてそうでない点が原因。現実と合致性高い計算には、
策が必要だったり、接合箇所等、細部が重要だったりします。（私周辺）
非連続的な細部の設定やモデル化は、教科書に殆ど出てなく注意。 偏微分もですが、
努力では克服しずらい問題が多く、何かと注意いう…。
偏微分は、方向性持つ差分量。細かいメッシュならＯＫと行かず、メッシュの幾何位置関係が重要。
特に、テトラ（三角錐）要素は、直交３成分と角度差大。1次2次解の差が大⇒2次要素も不十分
２次要素でもテンソル全成分や偏微分算出には情報不足気味 そんな罠があり、
やたらメッシュ細かくしても駄目だったりしますが、専門家も判ってない？ Ｖ＆Ｖ言ってる割に…
騙されぬよう注意。 成否が運次第になったり、分布鋭敏性が弱い、簡単問題限定になりがちです。
面積・体積の計算同様には行きませんで注意。 メッシュ歪が招く離散化誤差を判りよく分類しない等、
いい加減・無頓着・無責任な人が群がる。そんな具合にも見えますが。 全般に老害なのか？
現実的・実務的・実践的になるべく 改善すべきと感じてるのは若手。 ベテランが判ってない？
計算分野は、ベテラン＝優秀 思ってる人が多い？ 教育分野全般に、そんな人しか残ってない？
第二外国語がドイツ語だったり、何かと教育界は旧体質＆実用や効率に無頓着で注意。
「デジタル化花開く今日、技術計算は蚊帳の外」 てな事になり兼ねず注意。 全般、活力ある会社は、
若手が強く、データ収集して、旧常識や間違いや老害を、『バシッ』 正しますが。 老害組織は逆で。