2020/08/05
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■ もの創りコラボ 便り 2020年 8月 5日 号 ■
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━《 今号の内容 》━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1. 気になる記事
2. CAEの活用を考える
3. ゴムの専門家コラム
4. 3D・水野操のコラム
5. CAEとデータサイエンス
6. 技術セミナー
7. 材料試験サービス
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1. 気になる記事
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● DX時代にこそ求められるCAE活用の真価、製品開発の競争力を
高めるヒント
オムロン株式会社 岡田浩氏のインタビュー記事です。
長年にわたり社内でCAEの活用を推進してきた経験をもとにDXに
おけるCAE活用について分かり易くコメントされています。
https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2007/06/news001.html
● 設計者は先輩の背中を見て育つ、在宅勤務でも不変の法則
テレワークが増えてきている中、どのように先輩の背中を見て育つ
（育たせる）かは大きな課題であると考えさせられました。
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00036/00045/?P=2
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2. CAEの活用を考える
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■ CAE運用に必要な3つのポイント
前回、CAE運用の好循環ループを回すために、下記3つのポイントを
意識した取組みの重要性について話をしました。
１．適切な組織体制のコミット
２．継続的継続的な教育と情報の共有化
３．費用対効果（ROI）の定量化
今回は、「１．適切な組織体制のコミット」についてお話しします。
CAEを運用するためには、適切なチームを編成する必要があります。
チームのメンバーは、CAEを利用する上で必要な知識とCAEツールの
操作を習得しながら技術構築に努めます。
そして、実務でCAEを利用しながら妥当性のある解析結果を出せる
レベルを目指します。
CAEを社内の技術者に利用してもらうためには、社内のサポート体制
が必須となります。
実業務で経験を積み解析技術やノウハウを蓄積することで、CAEの
利用者をサポートできるレベルまで昇華させることができます。
もう一つ重要な取組みは、社内の技術者にCAEを利用してもらうため
のソフトやハードのインフラを整備するということです。
CAEを活用するためには、社内の技術者が実業務でストレス無くCAE
を利用できる環境を整備する必要があります。
そのためには、会社として予算と共に適切な組織編成をコミットする
ことが重要であると考えます。
★ CAE活用支援 ★ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
https://monocollab.jp/service/service_consult/
CAEを活用し成果を出す仕組み｜解析主導設計プロセスの運用
https://monocollab.jp/news/seminar/seminar-cae-202006-08/
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3. ゴムの専門家コラム
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■ CAEに携わるということ ～先人の役割～
自動化の効果ですが、メリットもあればデメリットもあります。
設計者解析という言葉が出てる前に私は自動化を進めて、FEM解析
を設計者自ら行える仕組み創りを行いました。
第一期は、理論も必要と基礎からやり始め失敗に終わり、第二期では
実線で2時間の講習で解析が可能な設計者を育てました。
自動化のデメリット、内容をしっかり理解できないという点は、ある
程度浸透してから第一期で失敗した理論を後から細切れで講習を行い
補足していきました。
◆ 技術ワンポイントテクニック ◆ ーーーーーーーーーーーーーーーー
自動化のポイントの一つで制御できないものを制御することで自動化
が可能になることがあります。
分割を制御、その後に節点番号の並び替えを行うことで節点への拘束
条件を与えることが可能です。
例えば四角形をN（縦）×M（横）で分割、下辺に拘束をかける場合
下から節点番号を1～M+1、左側辺に拘束条件を設定する場合1～N+1
の節点番号になるように番号の並べ替えを行えば簡単にでき、ブーツ
などの外径を描画するスプラインから面を貼るなど工夫次第で色々と
広がります。
★ ゴムの専門家 寺子屋 ★ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
https://terakoya2018.com/
ゴムの二軸試験デモとひずみエネルギー密度関数の定義方法
https://monocollab.jp/news/seminar/seminar-rubber1-202006-08/
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4. 3D・水野操のコラム
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■ 3D CADのジオメトリの品質をなめてはいけない話
以前、このコラムではすでにCADのジオメトリについて述べましたが、
その続編です。
設計がそれなりに進んできてからの解析は、プリポストでダイレクト
にメッシュを作成するのではなく、3D CADからインポートした
ジオメトリを元にオートメッシュ等で作成することが多いと思います。
そのインポートしたジオメトリの品質が元でいつまでもメッシュが
切れないということは意外にあるのではないでしょうか。
筆者も先日、なにげなくCAD上で部品数削減のためブーリアンで
まとめた部品のメッシュが切れずに悩みました。
で、結果はというとまとめた部品のうちの一つが微妙にずれていた
ため、内部にものすごく薄い空間ができてしまったことが原因でした。
この手のことは以前にもあったので、もしやと思って、徐々に断面を
確認していったところで判明しました。
とりあえず、やっつけで穴埋めをしたら何の問題もなくメッシュが
切れました。
他人からもらうCADのデータは案外ちゃんとしていないことが多い
ものなので、データを受け取ったらまずよく確認するところから
始めましょう。
★ 3Dデータを活用した製品開発支援 ★ ーーーーーーーーーーーーーー
https://mfabrica.com/
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5. CAEとデータサイエンス
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前回のコラムでは、設計問題を解決するデータサイエンス手法の課題
はデータの「質」と「量」について話をしました。
データの「質」と「量」の課題に対して、豊富なCAE計算リソースは
課題解決の鍵だと思います。
まず、データの「質」の改良に関して、CAEシミュレーション結果と
実物試験との差の原因を分析し、改良ポイントを洗い出してシミュ
レーションモデルを改善することができます。
あらゆる改良ポイントの組み合わせをテストするには計算リソースは
欠かせません。
また、最適化手法にて一部のパラメータをチューニングし、実物試験
に合わせ込みにも計算リソースは欠かせません。
データの「量」の改善は理解しやすく、データサイエンスの土台と
なります。
機械学習のアルゴリズムを利用するには、データの量は多いほど機械
学習モデルの精度は良くなります。
近年、HPCの性能向上、クラウドの普及によって従来の計算リソース
では想像できないほど短時間で大量なデータを蓄積できます。
データの「質」と「量」の改善ができればデータサイエンスの手法を
用いて結果予測及び最適化がルーティング化できるため、詳細な説明
は割愛します。
今回でCAEとデータサイエンスのテーマは一段落したいと思います。
最後まで読んでいただきありがとうございました。
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https://monocollab.jp/dtools/dtools_superlink/
クラウドCAEとAIを活用した高速データドリブン設計の提案
https://monocollab.jp/news/seminar/seminar-cloudcae/
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6. 技術セミナー
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7. 材料試験サービス
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■静的引張試験
・試験装置：単軸、二軸（一軸拘束）
・対象材料：ゴム、樹脂、エラストマー、フォーム材
・材料定数：Mooney3次、Ogden3次
■価格
・単軸引張試験： 98,000円～ ⇒ 68,600円～
・二軸引張試験： 198,000円～ ⇒ 138,600円～
★ 材料試験サービス ★ ーーーーーーーーーーーーーー
https://monocollab.jp/service/service_mattest/
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＝＝《 編 集 後 記 》＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
テレワークの影響もあり、自宅で料理をする機会が増えています。
今まではクックパッドでレシピを見ることが多かったのですが、最近は
Youtubeを見ることが多くなりました。
静止画像より動画の方が理解しやすくて助かります。
Youtubeのお陰で、着実に料理のレパートリーが増えています。。
【Facebook】https://www.facebook.com/monocollab/
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最後まで読んでいただきありがとうございました。
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