CAE×AI時代の設計品質

●セミナープログラム

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

　　1-2-2　乖離の3大要因:境界条件・材料物性・解析手法

　　1-3-3　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（練成解析）

　　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） 樹脂成型品の非線形挙動

　　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