「CAEを回せば答えが出る」〜実務では、そうならない場面が数多くあります。解析上は問題がなかったのに実機が壊れる、放熱解析の温度が実測と合わない、樹脂部品が想定外の壊れ方をする。

こうした事象の原因は解析ソフトの操作技術ではなく、CAEと現実の間にある「見えない溝」、すなわち境界条件・材料物性・解析手法の扱いと、設計部門とCAE部門の分断にあります。

 

本講座では、携帯電話・タブレット等の量産設計と強度解析（CAE）の双方に長く携わってきた講師が、実際に遭遇した失敗事例を具体的に取り上げ、乖離がどこで生まれ、どう見抜き、どう埋めるのかを解説します。

 

前半では乖離の3大要因、フロントローディングの誤解、材料物性（カタログ値・実測値・推定値）の使い分けを整理したうえで、実機評価との突合せ、境界条件設定、メッシュ分割といった精度向上の実践テクニックを扱います。

 

後半は、防水構造のリーク解析、放熱解析、樹脂成形品の非線形挙動、筐体内部の空気流れ解析という4つのケーススタディに加え、ジェネレーティブデザインなどAIを活用した次世代設計での失敗例まで踏み込みます。

 

CAE担当者と設計者が対立するのではなく、同じゴールに向かって協働するために必要な視点と、明日から使える実践チェックリストを持ち帰っていただける講座です。

 

主な受講対象者

• CAEの中級経験者（解析実務2年以上の方）
• 設計実務経験者（実務2年以上の方）
• CAE／設計部門のマネージャーなど、業務管理を行う役職の方

※必要な予備知識：CAE実務または設計実務で経験した「CAEと実機の乖離」について、事前に整理しておくことを推奨します。（発表の必要はありません。講義内で、乖離が生じる原因を理解するための材料として使用します。）

 

期待される効果

• CAE結果と実機の乖離原因を見抜く視点が身につく
• 典型的な失敗パターンを事前に予見できるようになる
• 実機検証との正しい突合せ手法を習得できる
• 設計者とCAE担当者をつなぐ、技術者間連携の改善スキルが得られる
• 製造工程まで考慮した設計判断ができるようになる
• 明日から使える実践チェックリストを持ち帰ることができる

 

セミナープログラム（予定）

１．CAE結果と現実の乖離を理解する
1-1　なぜCAE結果は実機と異なるのか
1-1-1　CAE結果と製品破損事例の比較
1-1-2　乖離の3大要因：境界条件・材料物性・解析手法
1-1-3　設計部門とCAE部門の分断が生む問題
1-2　フロントローディングの誤解
1-2-1　「早期CAE」が失敗する理由
1-2-2　精度とスピードのバランス
1-2-3　設計初期段階で押さえるべきポイント
1-3　材料物性の扱い方
1-3-1　カタログ値 vs 実測値 vs 推定値の使い分け
1-3-2　弾性率・クリープ・温度依存性の盲点
1-3-3　金属と樹脂の設計思想の違い

 

２．実践的な解析精度向上テクニック
2-1　実機評価との突合せ方法
2-1-1　計測ポイントの選定基準
2-1-2　実機の測定位置と解析で確認する位置を揃える方法
2-1-3　データの読み方と補正手法
2-2　境界条件設定の落とし穴
2-2-1　理想的な拘束条件 vs 現実の取付状態
2-2-2　荷重分布の考え方
2-2-3　接触条件の設定ミス事例
2-3　メッシュ分割と計算精度
2-3-1　要素サイズと計算コストのトレードオフ
2-3-2　応力集中部の扱い方
2-3-3　収束性の確認方法

 

３．ケーススタディで学ぶ実践知（構造・熱流体解析編）
3-1　ケーススタディ1）防水構造におけるリーク解析の落とし穴
3-1-1　パッキン接触圧力の解析手法
3-1-2　組立バラツキが与える影響
3-1-3　学び：静的解析だけでは不十分、製造工程まで視野に入れる
3-2　ケーススタディ2）放熱解析と実機温度の乖離
3-2-1　対流熱伝達率の設定ミス
3-2-2　接触熱抵抗の見落とし
3-2-3　実測との突合せが必要な理由（連成解析）
3-2-4　学び：熱解析は境界条件が9割を決める
3-3　ケーススタディ3）樹脂成形品の非線形挙動
3-3-1　線形弾性解析の限界
3-3-2　ウェルドラインの強度低下
3-3-3　繊維配向を考慮した異方性材料
3-3-4　判断要素の選択間違い（ひずみ or 応力）
3-3-5　学び：成形シミュレーションとの連携が鍵
3-4　ケーススタディ4）筐体内部の空気流れ解析の落とし穴
3-4-1　自然対流と強制対流の混在による解析結果の判断ミス
3-4-2　小さな隙間（スリット）のメッシュ不足
3-4-3　乱流モデルでの判断の誤り（層流との判断基準）
3-4-4　学び：流体解析は現象の物理理解がなければ数値は意味を持たない

 

４．ケーススタディで学ぶ実践知（AI・次世代設計編）
4-1　ケーススタディ1）ジェネレーティブデザインで生成した部品の実装失敗
4-1-1　AIが提案する設計の優位性と限界
4-1-2　製造時の問題（ツールの干渉、組立性）
4-1-3　最適化目的要素の設定ミス（設計させる必要情報）
4-1-4　実機試験からのフィードバックを繰り返す（AIの成長）
4-1-5　学び：ジェネレーティブデザインは道具、最終判断は人間のエンジニアリング
4-2　AIデータ作成の今現在（進行中）
4-2-1　汎用的なAIでの設計
4-2-2　CADとの連携での注意点

 

５．まとめ・質疑応答
5-1　明日から使える実践チェックリスト
5-2　参考文献・推奨ツール紹介
5-3　質疑応答

 

備考

※LIVE配信をお申込みの方は、追加料金なしでアーカイブ配信の受講が可能です。
セミナー開催日（2/17）当日に受講可能な方は、LIVE配信での受講をお勧めします。
開催日当日の受講が難しい方は、アーカイブ配信受講のお申込みをご検討ください。

【複数名受講割引あり】

同一企業様から複数名同時にお申し込み頂くと、人数に応じて下記割引が適用されます。
［2名様⇒20％、3名様⇒30％、4名様⇒40％、5名様以上⇒50％ の割引となります］