エンジニアはどのように数値シミュレーションを実際に使用していますか？

免責事項 私は訓練を受けた応用数学者であり、エンジニアではありません。私の研究は主に、固体の変形（弾性）と流体力学に関連するさまざまなPDEを解決する新しい「方法」の作成に焦点を当てています。この意味で、私はpde問題を計算的に解決する方法を知っています。私の観点では、エンジニアは自分の仕事を「ツール」として使用して仕事を遂行します。

しかし、工学の教育/経験が不足しているため、pdeの数値解がエンジニアの実際のプラクティスで実際にどのように使用されているかについて、私は実際にはかなり無知です。 私の混乱の主な原因は次のとおりです。

エンジニアは、シミュレーションがどのように見えるべきかを事前に知っているか、またはよい考えを持たずに、数値シミュレーション（たとえば、有限要素解析、CFDなど）を実行しない（または実行すべきではない）と言われました。これにより、エンジニアは現実的な結果と疑わしい結果を区別できます。

ただし、シミュレーションで何が起こるかをエンジニアがすでに知っている 場合、そもそもシミュレーションのポイントは何ですか？私は常に、予測するためにシミュレーションが必要であると想定してきました。つまり、シミュレーションは、何を期待すべきかわからないときに未来を予測するためのスタンドアロンのツールだと考えています。

私が探しているのは、エンジニアがCFDや有限要素解析などの数値シミュレーションをどのように/いつ/なぜ使用するかについてのより広い視点です。特に優れたエンジニアリング慣行により、シミュレーションするときに何を期待するかをすでに知っている必要がある場合は？

この回答では主にCFDについて書きましたが、FEAや他のシミュレーション手法でも同じ点が機能するはずです。

CFDは、主に設計の最適化と設計のパラメーター研究に使用されます。エンジニアがシミュレーションを使用する方法を示すいくつかの例を次に示します

1. 設計の選択：読む：CFDを使用した翼の性能向上の概念研究。 この論文は、多数の候補デザインから最適なデザインを選択するためのCFDの使用を示しています。エンジニアは多くの場合、シミュレーションから「1つ」を選択します。

2. CFDを使用した形状の最適化： このペーパーでは、CFDを使用した翼の形状の最適化の例を示します。そして、この驚くべきYouTubeビデオは、エンジニアがCFDソフトウェア（OpenFOAM）と遺伝的アルゴリズムを使用する方法の優れた例です。CFDを使用すると、実際に多数のプロトタイプを作成してテストすることなく、より優れた設計を実現できます（これは高価で長いプロセスです）。実際、設計の最適化はCFDの最も一般的な使用方法です。この調査によると、機械設計エンジニアはCFDを最大限に活用しています（注：レポートの信頼性はわかりません）。

3. 実験の実行が困難である/多くのリソース（または生命）がかかる可能性があるシミュレーションの使用：極超音速再突入車両の熱伝達（ここの例）または血流など、実験を実行できないアプリケーション人体では、コンピュータでシミュレートでき、最終設計をテストできます。もう一つの例; CFDは、風洞モデルでのプローブの配置に使用されます。たとえば、CFDはモデルの表面のよどみ点の位置を示します。そこで圧力プローブを配置し、実際の風洞でモデルをテストできます。このプレゼンテーションでは、CFDと風洞が互いに補完する方法について説明します。また、CFDは、実験結果が得られない場合の結果を予測するために使用されます（モデルのどこにでもプローブを持つことはできません）。

4. 実験施設自体の設計と最適化：施設自体の設計には、一般的にシミュレーションが使用されます。たとえば、このレポートでは、風洞の設計にCFDがどのように使用されるかについて説明しています。

5. 理論モデルを開発するには：これは宇宙論でよく見られます。科学者はモデルに基づいてシミュレーションを実行し、実験データで検証します。この反復プロセスにより、物理学と宇宙の働きについての理解が深まります。NASAの天体物理学グループは、超大質量ブラックホールのシミュレーションを行っています。このビデオでは、それについて詳しく説明しています。

6. 映画、アート、アニメーションの場合： この質問と Scicomp.SEの次の回答は、映画やアニメーションでCFDが果たすべき役割を示しています...（免責事項：質問しました）。

7. いくつかの他のアプリケーション： 昆虫飛行の空力は、ノイズの計算は、CAAを使用して、アンテナやステルス技術の設計は、CEMを使用して、食品業界におけるCFDの応用など

リストは続きます... 1日の終わりに、CFDは仮想風洞であり、エンジニアは何も製造/構築せずに自分のアイデアをテストできるワークベンチです。そのため、既知のモデル/実験に対して結果が検証された場合、ジオメトリまたは形状のわずかな変更についてCFD手法に頼ることができます。また、CFDの結果により、エンジニアは自分の実験結果に自信を持つことができます。それが検証という用語の理由です。ここで検証テストケースの良いリソース。

乾杯！

他の答えを要約すると、エンジニアはシミュレーションがどのように進むかを定性的に知る必要がありますが、定量的な答えを得るにはシミュレーションを実行する必要があります。

また、シミュレーションにより、エンジニアは、ソリューションの安定性または誤差を評価するために、パラメーターをわずかに変化させることができます（モンテカルロシミュレーション）。これは、たとえば、コンポーネントの値の許容範囲に対する設計の感度を評価するために、電気回路シミュレーションで頻繁に行われます。

複雑なコンピューターモデルを使用する場合、エンジニアは期待される結果（Balpark値、期待される動作）についての一般的な考えを持っている必要があります。ほとんどの場合、これらの結論は（はるかに）単純なモデルに基づいており、手作業で確認できることが望ましい。

これの最大の理由は、モデル自体の構築における人為的エラーの可能性を排除することです。モデリングソフトウェアをブラックボックスとして使用することは真剣に眉をひそめられ、非常に専門的ではなくリスクが高いと見なされます。結果が予想と非常に異なる場合、最初に尋ねるべき質問は「モデルはうまく構築されていますか？

2番目の理由は、モデルを理解することでモデルを制御することです。より単純なモデルは、理解プロセスの足がかりとして機能します。モデルが理解されると、エンジニアリングの問題の解決策を見つけるために何を変更すればよいかがわかりやすくなります。そのため、モデルは設計プロセスのツールです。

私の流体の講師が何年も前に言ったように、「数学が現実と一致しない場合、数学は間違っています」。単語数学の代わりに、モデル、理論、またはシミュレーションの単語を簡単に置き換えることができます。

シミュレーションを使用するエンジニアは、ソリューションに何を期待するかについて非常に良いアイデアを持っている必要があります。必ずしもシミュレーションに対する答えが何であるかを知っている必要はありません。違いがあります。それが、エンジニアの経験が重要であり、シミュレーションを行う際に経験の浅いエンジニアが常によく監督されるべき理由です。

エンジニアは、自分が働いているエンジニアリングの分野と何をしているのかに応じて、さまざまな理由でシミュレーションを使用します。シミュレーションを使用して設計を確認するエンジニアもいれば、シミュレーションを使用して設計または材料の潜在的な弱点を探すエンジニアもいます。

シミュレーションのもう1つの側面は、エンジニアが多くの「仮定シナリオ」を検討して、パラメーターが変更されたときに何が起こるかを確認できることです。これを使用して、パフォーマンスの上限と下限を確認したり、設計の変更や場合によっては全面的な再設計を行うことができます。

繰り返しますが、エンジニアリングの分野によっては、新しい開発を追加することによる配水システムへの影響や、地下鉱山の換気システム。

シミュレーションを実行して、以下を確認することもできます。-材料および資源の流れへの影響：それぞれの配管ネットワーク内の油または水、換気ネットワーク内の空気、鉱山または複数の鉱山から処理プラントまたは多数の処理への鉱石植物-公共を拡張する鉱物製品の混合-鉄道、道路、電気、通信ネットワークなどの輸送インフラストラクチャ-交通システムに変更が加えられた場合の交通の動き：道路のブロックまたは拡大、一方通行のための再編成、高速道路の導入道路の脇に駐車することを禁止する
地下駐車場、駅、トンネル、地下鉱山の停留所。-プロジェクトの経済性と投資目的のための財務NPV評価

何かを構築して壊滅的に失敗させるよりも、多くのシミュレーションを実行する方が常に安価で賢明です。

私の大学の講師の一人も言ったように、「医者は間違いを埋め、建築家は自分の間違いにぶどうの木を計画し、エンジニアは自分の間違いによって殺されます」と言いました。

私の特定の分野（埋設カルバート設計）では、有限要素解析を常に実行しています。結果に基づいてデザインを変更することはほとんどありません。設計が良いかどうか（さまざまな要因、主に以前の経験と保守的な仮定から）に入ることを知っています。分析を実行して、設計が優れていることを他の人に示します。微調整することもできますが、大幅に変更されることはありません。

多くの場合、建築基準法および規制当局は、設計の許容性を実証するための特定の要件を指定しています。時々、モデルを実行することは、これらの輪を多かれ少なかれジャンプするので、知識と時間の少ない人は、細かい点で動揺することなく、関連する事実を素早く確認できます。

要約すると、glibになることは私の意図ではありませんが、次のとおりです。

エンジニアはFEA /数値シミュレーションを使用するため、法廷で脳の内容以外のものを提示できます。

補遺：

私たちのレポートでは、「モデルは...」と言うことができることも気に入っています（そして保険会社は本当に本当に気に入っています）。

私は電気モーターを設計し、その設計プロセスの一部として電磁FEAを使用しています。モーター設計者には、特定の重要なパラメーター（トルク、電流引き込み、速度など）についてモーターの実際のパフォーマンスに非常に近い多くの優れた分析手法があります。ただし、これには、有効である場合とそうでない場合がある特定の仮定を行う必要があります。たとえば、鋼の特定のパスを通るフラックスが均等に分布していると仮定したり、スロットを通るフラックスの漏れがあると仮定したりします。これらのタイプの仮定は、しばしば完全に有効なものです。私がFEAを使用する理由の1つは、行った仮定が有効であることを確認することです。それらが有効な場合、FEAの結果は、私が期待したものをほとんど提供します。それらが有効でない場合、FEAの結果は、私の悪い仮定が何であったかを理解するのに役立ちます。

私がそれを使用するもう1つの理由は、分析技術を使用してもあまり適切に決定できないモーターパラメーターがあることです。たとえば、トルクリップル（ローターの回転に伴うトルクの変動量）は、分析手法では困難です。特定のモータータイプはリップルが悪く、極とスロットの特定の組み合わせは他の組み合わせや他の経験則よりも優れたリップルがあることは知っていますが、FEAはそれを定量化するのに役立ちます。

FEAを使用するもう1つの理由は、デザインを本当に微調整することです。私が望んでいることをほとんど実現する設計がある場合、効率を少し上げるか、磁石の厚さなどを減らすことができます。

そのため、1）前提条件の確認、2）分析手法では簡単に実行できない問題の解決、3）パフォーマンスの向上やコストの削減、または改善のための設計の微調整に使用します。これら3つすべてを使用するには、FEAプロセスを開始する前に、設計に対してかなり適切に対処する必要があります。だからといって、結果に驚かないことや、物事を学ばないということではありませんが、それらの驚きが起こったとき、あなたは私が戻って何が悪かったのかを理解しようとしていると確信できます。

実例を挙げると、父は大規模な全国企業で働いている構造エンジニアでした。彼の専門は、通常合理的な「OK」である建築物（主に建物のファサード）の図面を取り、ネジ/ボルトのサイズ、間隔、支柱の必要な寸法などの特定のことを計算することでした。彼らは、空港、オペラの建物、高層ビルのような非常に大きな構造物に取り組みました。計算のわずかな変更（たとえば、ネジが少し小さい、または少し少ない）は、数十万ユーロの節約になります。小さすぎると、悪いことが起こります。

彼の年金の前の彼の最後の10年間で、彼は主にGWBasic（！）を彼の仕事のためにほとんど自作のプログラムで使用していました。これはつまり、彼が知っていて、彼の分野のコンピューターがGWBasicプログラムに登場するずっと前に使用していた方法を直接働いたということです。あなたはこれをある種の些細な数値シミュレーションと呼ぶこともできますが、実際には単なる栄光のポケット電卓にすぎません（実際、彼は以前にプログラム可能な磁気ストリップを備えたポケット電卓でも同じことをしていました）。

彼の仕事の終わりに、プロの有限要素ソフトウェアが登場し始め、彼はそれらを時々非常に複雑なプロジェクトに使用しました。新しい結果を実際に思い付くことではありませんでしたが、特定のアプローチが実行可能かどうかを常に確認することでした。すなわち、彼の仕事のラインでは、それはすべて鉄筋などへの負荷に関するものです。明らかな理由により、手動計算はほとんど線形の場合に削減されます（さらに、100〜200％のセキュリティマージンが追加されます）。有限要素は、建築的に興味深い建物のまったく新しい世界を開きます。

有限要素を使用すると、彼は実際の必需品（または人々が信じる）にはるかに近づくことができましたが、結果を検証することはまったく不可能です（または、彼のような人々にとって）そして私を信じて、「リスク」はその点で非常に顕著なものです。都市の大きな建物の正面が崩れると、人々は死に、エンジニアは刑務所に入れられます。

TL; DR：エンジニアは、医師/科学者と同様に数値シミュレーションを使用して、仮定を検証したり、スイートスポットなどを繰り返し見つけたりします。しかし、一般的に何を期待するかを知る必要があります。科学の場合と同じです。科学では、予想される結果について事前に推論しなかった実験は、ただのジャンクです。

言うことはあまりありませんが、シミュレーションを実行する前に結果を知ることは正確な​​数値を知ることではなく、問題の物理学を理解することに基づいた解決策について一定の期待を持つことです。通常、エンジニアは問題を設定し、一般的な方法を選択し、最終的に方程式と境界のセットとして問題を定式化するとき、最も効果的な方法でそれを解決するために数学者の助けを求めます。通常、エンジニアは方程式を定義する人であり、数学者はそれらを解きます。バイハーモニック方程式を解くことができても、曲げについて理解していない場合、ソリューションはおそらく正しい偏向のセットではありません。数学者は、pdeを解くためのツールの使用を学ぶと、ほとんどのpdeの問題を解決できます。