CAEを使い始めたばかりの頃は、解析が止まったり、結果が実験と合わなかったりして「何を直せば良いか分からない」状態になりがちです。大切なのは、よくある失敗パターンを知り、エラーメッセージとモデル設定を順番に確認して原因を切り分けることです。ここでは、CAEソフトで起きやすい失敗例と、対処の流れ、結果の妥当性チェックまでを一連で整理します。
CAE解析のトラブルは、まず「計算が回らない」か「回ったが結果が怪しい」のどちらかで現れます。よくある失敗例を最初に把握しておくと、次のチェックが速くなります。
エラーが出て解析が止まると、設計に活かせないまま時間だけが消費され、工数が無駄になり得ます。まずは「どの種類の失敗に近いか」を当たりをつけ、確認箇所を絞るのが効率的です。
原因切り分けは、最初の順番が重要です。むやみに条件を触るより、情報を集めてから手を入れる方が早く解決できます。
この流れに沿うと、同じタイプのエラーに再遭遇したときも、次に取る行動が明確になります。
ここは「エラーになるかどうか」と「結果が正しそうかどうか」の両方に効くポイントです。特に、エラーが出なくても結果が変になるケースがあるため、毎回の確認が大切です。
「計算が完了した=正しい」とは限りません。計算が回った場合も、このチェックリストで怪しい点がないかを見直すと、後工程の手戻りを減らせます。
CAEの結果には誤差が含まれる前提で扱う必要があります。誤差をゼロにするよりも、どの誤差が支配的かを見極めて、設計判断に使える精度に近づけることが現実的です。
誤差は、例えば次のように分類して考えると整理しやすくなります。
対処の方向性として、メッシュの見直し、モデルの仮定の再点検、収束条件の調整などに加え、必要に応じて倍精度ソルバーの利用を検討する場合もあります。ただし、精度を上げるほどメモリ消費が増えることがあるため、目的(何を判断したいか)と計算資源のバランスが重要です。
まずは変位と応力のオーダーを確認するのが最優先です。怪しい結果が出たら「設定・単位・拘束・メッシュ」を疑い、原因を一つずつ潰していきます。失敗例を学び、切り分け手順とチェックを習慣化することで、CAEを設計改善に活かしやすくなります。
開発のどの場面で何を達成したいかに合わせて、CAEソフトを整理しました。設計時の工数削減、開発初期の方向付け、信頼性確保。フェーズごとのやりたい検証にフィットするソフト選びにお役立てください。
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※1参照元:Ansys公式サイト(https://www.ansys.com/ja-jp/company-information/quality-assurance)