技術者コラム

3D-OWL®　技術情報　ニューラルネットワークとは違う統計的なアプローチ「ガウス過程」

3D-OWL®はサロゲートモデルAIです。AIとは言いますが、一般的なニューラルネットワークではなく、『ガウス過程』というおそらくあまり聞き慣れない理論を用いています。本記事では、3D-OWL®で使用されているガウス過程についてご紹介いたします。なお、サロゲートとは『Surrogate＝代理』を意味し、CAE解析や実験を行う代わりにAIが結果を予測するものです。

量子コンらぼ　～新技術への挑戦日記～　　　　　　　連載第5回「QUBOノックに挑戦！価値を最適化する基礎問題から」

「量子コンピュータの実用化はいつになるのか？」と、多くの人が疑問に思っているかもしれません。実は、量子コンピュータの基盤技術であるQUBO（Quadratic Unconstrained Binary Optimization）は、最適化問題を解決するための強力な手法であり、ますます注目されています。この記事では、QUBOノックを通じて、量子コンピュータの仕組みやその実用化に向けた課題について深掘りしていきます。

樹脂・ゴム製シール材のクリープ変形　　　　　　　(後編：高温100℃クリープ)

量子コンらぼ　～新技術への挑戦日記～　　　　　　　連載第4回「いよいよ演習」

量子コンピュータに興味を持つ多くの人が、「量子コンピュータはどのように実用化されるのか？」「量子アニーリングの演習はどのような体験だったのか？」と考えていることでしょう。量子コンピュータはまだ発展途上ですが、実際の演習を通じてその仕組みや可能性を理解することができました。この記事では、D-Waveを用いた量子アニーリングの演習内容や、その実用化に向けた具体的な取り組みについて紹介します。

樹脂・ゴム製シール材のクリープ変形　　　　　　　(前編：常温クリープ)

樹脂製の衣装ケースの天板に、本など重いものを積み上げて、すぐに撤去すると元に戻るのに、数年単位で放置しておくと天板がたわんだまま、元に戻らなくなっていたというような経験をしたことはありませんか？これはクリープ変形が時間経過にともなって進行したためです。 このメカニズムを簡潔なことばで表現してみると、 「部材に荷重が作用したまま時間が経過すると、その状態になじんでしまって元の形に戻りきらなくなる現象」という感じでしょうか。 時間に関係する変形ですから、応力が弾性限界を超えた時に生じる「塑性変形」とは別のものです。 クリープ変形と塑性変形の双方が生じる場合もありますが、上の衣装ケースの例ではすぐに撤去すると元に戻ったことからクリープ変形が主要因であるといえます。 クリープ変形の進行度合いは材質ごとに異なりますが、上述の荷重の強さや時間経過とともに、温度環境にも大きく影響を受けます。 部材がアルミやスチール等の一般的な金属類であれば、部材温度が数百度レベルのかなりの高温になっている場合を除いて、クリープの進行は微々たるものなので、通常はあまり問題にされません。 一方、樹脂やゴムのような部材では常温でさえ徐々に進行し、100℃くらいでも進行度合いが大きく増すことがあるので注意が必要です。 前置きが長くなりましたが、ここから樹脂やゴムでできたシール(パッキン)のクリープ解析事例についてご紹介いたします。今回は、カシメ締め付け時間の違いによるクリープ変形状態を調べました。

量子コンらぼ　～新技術への挑戦日記～　　　　　　　連載第3回「量子アニーリングの世界への入門」

「量子コンピュータの仕組みはどうなっているの？」「量子アニーリングって何？実用化はいつ？」と疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。量子コンピュータ技術が急速に進化する中、特に量子アニーリングはその実用化に向けた重要なステップとされています。この記事では、量子アニーリングの基本的な仕組みについて具体例を用いて解説します。 量子アニーリングがどのように問題を解決するのか、その流れや具体的な例を通じて理解を深めることができるでしょう。

量子コンらぼ　～新技術への挑戦日記～　　　　　　　連載第2回「量子コンピュータの舞台裏」

「量子コンピュータって本当に実用化されるの？」「アニーリング方式とは何か、どのように使われるのか知りたい！」と思っている方も多いのではないでしょうか。実は、量子コンピュータのアニーリング方式は、組み合わせ最適化において非常に大きな可能性を秘めています。このコラムでは、量子コンピュータの仕組みやアニーリング方式の役割、そして実用化の見通しについて解説していきます。

量子コンらぼ　～新技術への挑戦日記～　　　　　　　連載第1回「量子コンピュータへの探求の始まり」

「量子コンピュータが業務にどのように活かせるのか、具体的な活用法を知りたい」と考える方も多いでしょう。実は、量子コンピュータの基礎を理解することが、実用化への第一歩となります。この連載コラムでは、量子コンピュータのセミナー参加を通じて得た知識と経験を共有し、今後の研究活動への期待についてもお話しします。

静止壁面の条件について

流体解析を実施する上で、重要なこととして乱流モデルやメッシュサイズ、物性値についてお話をさせていただきましたが、 今回は境界条件の壁面についてお話をさせていただきます。 物性値とともに、境界条件を間違えると正しい結果が得られません。 再びですが、円柱モデルを用いて、どのように変わるのかを示していきたいと思います。 ここでの比較ですが、壁面条件については通常の壁面条件であるノンスリップ壁面とスリップ壁面、また、ノンスリップ壁面について表面粗さを考慮した場合についてです。 流体解析で一般的に使われるノンスリップ壁面は表面粗さがない状態となっており、現実ではそのような壁面はまれかと思います。 ノンスリップ壁面を設定する場合、市販の流体解析ソフトウェアは表面粗さを考慮することができるものもあります。 ただ、ソフトウェアによって設定名が違い、表面粗さ、等価粗さ、粗さ係数等いろいろありますので、使用する場合はマニュアル等でどのような影響の仕方をするかは確認が必要です。 また、スリップ壁面は、解析都合上の対称面等抵抗のない面として現実的には無い壁面を作る場合に使われることが多いです。

ブシネスク近似による熱対流解析

前回は流体の圧縮性と非圧縮性についてで、熱対流を計算する場合は非圧縮性では再現できないことをお話させていただきました。 今回は非圧縮性を使った温度変化を解析する方法についてお話をさせていただきます。 温度差が小さい自然対流の問題という限定された現象で、ブシネスク近似という方法を利用すれば非圧縮性でも熱による対流が解析できます。 ここで、温度差が小さいとは、密度変化が無視できる範囲という意味です。 ブシネスク近似を使用した場合に圧縮性との違いについて、熱対流の事例でよく知られたキャビティ流れのモデルを用いてご説明させていただきます。

圧縮性と非圧縮性

今回は、流体の物性についてお話をさせていただきます。 流体解析に限らずCAE解析を実施する場合、物性値は重要な要素です。 基本的に流体解析ではマッハ数が0.3より大きい流れの場合、圧縮性流体で解く必要があると言われています。 また、自然対流などの温度変化を伴う流体の動きを解析する場合も圧縮性が必要とされています。 それは、密度変化の影響が無視できなくなるからなのですが、その影響がどのように現れるかを比較することはあまりないかと思います。 今回、流速や温度の影響を考え圧縮性で解くか非圧縮性で解くかで現象がどのように異なるかを事例を紹介しつつ説明させていただきます。

要素数の違いによる並列効率への影響

これまで、解析領域の大きさやメッシュサイズによる計算結果への影響を主にお話をさせていただきました。 今回は並列効率についてお話をさせていただきます。 並列効率とは、おおまかにいうと並列数を上げることによって期待する効果と実際に出る効果の比です。100%だと並列性能が高く、低ければ並列性能が出ていないと言えます。また、並列数を上げた結果、もとよりも計算時間がかかってしまうということもありえます。 機能によっては並列処理できないものもありますし、計算処理時間より並列処理のための通信時間が多い場合もあり、必ずしも並列数を上げれば計算速度が上がるわけではありません。 ここでは、並列数性能に大きく寄与する要素数との関係をお話させていただきます。

レイノルズ数の違いによる流れの様相の違い

前回までに円柱後部に発生するカルマン渦をテーマにお話しをさせていただきましたが、今回はレイノルズ数の違いによって円柱回りの流れの違いについてお話をさせていただきたいと思います。 流体現象はレイノルズ数といわれる無次元量が重要な指標になっています。レイノルズ数は慣性力と粘性力との比で定義されますが、ここでは詳細な説明や、数式の提示は控えさせていただきますが、流れの乱れやすさを示す数値だと理解するとイメージしやすいと思います。レイノルズ数が小さいと乱れが無い（もしくは小さく）、大きいと乱れがある（もしくは大きい）といえます。 形状が同じで大きさが違う物体回りの流れがある場合、レイノルズ数が同じであれば同じ現象と考えることができる指標として使用されます。 円柱回りの流れとしては、レイノルズ数が6以下の場合は円柱壁面に貼り付いた流れになります。 レイノルズ数が6以上40以下の場合は双子渦と呼ばれる対称性のある渦となります。 レイノルズ数が40以上になると、交互に発生するカルマン渦と呼ばれる流れになります。 それぞれの流れ場について、お話をさせていただきたいと思います。

境界層メッシュの第一層の大きさと結果への影響

前回、境界層メッシュの層数についてお話をさせていただきました。 今回は壁面に接する第一層目のサイズについてお話をさせていただきたいと思います。 流体解析では壁面近傍の取り扱いとして、壁関数というものでモデル化されているのが一般的です。 境界層メッシュの第一層は、壁関数との兼ね合いでサイズを指定します。

境界層メッシュの層数による結果への影響

メッシュサイズによる結果への影響では、メッシュサイズによる計算結果と計算時間の影響についてお話をさせていただきました。 今回は、メッシュサイズを変更せず、境界層メッシュの層数を変えた場合に、どのように計算結果に影響がでるかについてお話をさせていただきたいと思います。 流体解析では壁面近傍の流れが重要であり、壁面には境界層メッシュと言われるヘキサやプリズムのメッシュを入れることが多いです。 今回は境界層メッシュの層数による計算結果の違いについて、円柱モデルを用いて確認してみましょう。

メッシュサイズによる結果への影響　後編 : 細かくした場合

流体解析を実施する場合は、解析空間を定義して計算モデルを作成しますが、メッシュサイズが細かいと計算時間が長くなり、メッシュサイズが粗いと妥当な計算結果が得られないという背反がみられます。今回はメッシュサイズを細かくしていくことによる計算結果の違いについて、円柱モデルを用いて確認してみましょう。

メッシュサイズによる結果への影響　前編 : 粗くした場合

流体解析を実施する場合は、解析空間を定義して計算モデルを作成しますが、メッシュサイズが細かいと計算時間が長くなり、メッシュサイズが大きいと妥当な計算結果が得られないという背反がみられます。今回はメッシュサイズによる計算結果の違いについて、円柱モデルを用いて確認してみましょう。

境界の大きさによる結果への影響

流体解析を実施する場合は、解析空間を定義して計算モデルを作成しますが、解析領域が大きいと計算時間が長くなり、解析領域が小さいと妥当な計算結果が得られないという背反がみられます。今回は境界の大きさによる計算結果の違いについて、円柱モデルを用いて確認してみましょう。

流体解析 乱流モデルの違い

乱流モデルとは、CFDにおける乱流現象をモデル化し、計算負荷を低減するために用いられる手法です。モデル化手法が多々あり、評価内容や現象、計算リソースに適切なモデルを選択する必要があります。今回は乱流モデルの違いについて、円柱後部に発生するカルマン渦の解析を用いて確認してみましょう。