大規模に拘る その裏に 簡単・小規模計算が合わない事情があります

衝突解析であったり、流体などのフルモデル計算であったり、最先端の技術計算を見て
「素晴らしい」
思いがちです　　そしてこう考えます
「非線形性強い超大規模計算すら実用になっている　CAEは益々有益だ」

実はここに罠があります、その逆の小規模で、手軽なCAE
これが　「現実乖離を招き合わない」　　　　　そんな罠に注意です



時間発展型とは、初期状態（静止状態）からの時間経過後の、形状変化や
物理量分布変化などの変遷を見る解析です　積分計算で求めます


初期状態が簡単に作成できて、流体だと壁面検知したり、構造だと接触などの条件設定は自動設定　
簡単なのです。　一方で静解析は、各場所に緻密な条件設定が必要　意外に難儀です。

簡素な実用計算が実は難しい　

１－膨大な演算（非線形）　　２－緻密なモデル化（大規模）　　この２つがないと実用に遠くなりがち
そんな事情にも注意です。

64ネイティブ動作化でモサモサ作業してます。

64ネイティブ動作化でモサモサ作業　　理屈上、ハード能力限界までモデル規模拡大可能ですが



描画時間が問題。シェルとソリッドで異なります。
・シェル要素モデル　 ＝ 全ての要素が露出表面 ＝ 全要素描画の必要あり
・ソリッド要素モデル ＝ 内部要素は描かない ＝ 露出表面のみを描画

ソリッドで、500万要素程度はなんとか我慢してＯＫいう感じです

経営側に都合いい人間になれるか

出世してる技術者と話しますと
『上に都合のいい便利屋になってるだけです』
なんて自虐返事が来ます　　そして　CAE技術者ですが、その逆になることが多く注意です




自己正当化・自己保身に終始、経営者側の視点に立てない　
ベテランなのに、経営視点で、20代の若手設計者にすら負けている　
そうなる人が多いのです　それでは、いくら技術優秀でも、取残されてしまいます

計算技術者の催しに出ますと、上層部と敵対しつ仕事に挑む　
気鋭の技術者として武勇伝を語る人もいますが・・・　影響されない方が身のためかも　＾＾）