解析値に関して

Question

お世話になります。
皆さん様々な解析を行っていると思うのですが、
実際の所、実測値との差が問題になっていると
思います。
一般的に解析値はどの程度（精度）だと
OKなのでしょうか。
例えば、解析値のプラスマイナス何％以内なら
良いとか、アドバイス頂けると幸いです。
宜しく御願いします。
解析ソフトの取扱いメーカーに聞いたところ、
一概には言えませんとの事でした。

Accepted Answer

う～ん、難しいところだと思います。現役時代の経験を記します。

解析そのものの精度を高めようと思うと、工数が莫大なものになりがちです。
そこで、解析用のデータはそこそこのものにしておき、
実測値との間で、適切な修正計数を求めておきます。

これを繰り返して、修正計数の精度や状況のノウハウを積み重ね、
最終的に高い精度で解析出来る事を目指しました。

結果的には、この方法が現実的、且つ、妥当性の高い解析が出来ました。

> 例えば、解析値のプラスマイナス何％以内なら良いとか、
この辺は、対象によって適切に設定し、状況を見て詰めて行けば良いのでは？

解析対象や状況が違うと思いますので、御参考まで。

Answer

鶴屋南木さんの回答に、自分も基本的に賛成ですが、若干の補足を。

まず、解析精度を議論する前に、解析上の誤差要因についての検討が必要です。例えば、以下のものが考えられるでしょう。
（１）モデル化段階での誤差
　モデル化過程で形状を単純化したり、解析モデルと実機との間で、拘束条件や荷重条件が異なることによる計算誤差
（２）材料物性の誤差
　解析条件で与える材料物性と、実際の材料物性の差による計算誤差。実際に使用している材料から試片を切り出し、材料特性を確認してみて下さい。ものによっては、JISやCAEツールのライブラリ登録値と結構大きな誤差を持つ場合も珍しくないはずです。
　　
　また、実機特性の計測誤差についても検討は必要です。

大前提としてCAEのツールは、与えた解析条件に数学的な矛盾がなければそれに見合った結果を出力します。しかし数学的に矛盾がないことと、実機とモデルの間で物理的に矛盾や誤差がないこととは同じではありません。
　
　CAEを用いるにしろ、手計算で解くにしろ、上述の誤差要因は少なからず含みます。実際の設計ではこのような誤差要因に対して安全率を考慮するのであって、設計上、付与可能な安全率が解析精度の厳密性を逆に規定すると考えるのが適切と思います。

なお、解析と実機特性の計測および比較を繰り返し、誤差要因を推定しながら解析精度を改善していくのは、CAEのレベルを向上する上で非常に重要です。私自身も同様の手法を繰り返して解析精度の改善を行っています。

解析値の精度について