解析講座はじめてみよう!流体解析(実践編)
〜誤差との上手なつき合い方(1)〜

目次

「誤差」を減らすために 〜発生要因とその対策〜

目的が明確になったら、具体的に誤差を減らしていく方法を考えましょう。
本連載では、実験と解析のそれぞれで誤差が生じる理由とその対処法を解説していきます。
初回である今回は、実験、解析それぞれの誤差要因を紹介します。次号以降では、工程ごとに二つの解析モデルを使用し、モデル化の違いが結果(誤差)に及ぼす影響について述べ、解析を有効活用するために考慮すべき点をご説明します。

実験誤差

実験誤差は実験を行った際に生じる誤差で、例えば以下が挙げられます。

  1. 測定器の校正状態や実験装置の設定状態など測定器や実験装置に起因する誤差
  2. 測定値の読み取りに対する個人差など人為的な誤差
  3. その他雰囲気温度による誤差など制御できない要因による誤差

これらの誤差は測定器・実験装置の状態を良好に保ち、実験の回数を増やすなどの工夫によって減らすことはできます。しかしゼロにすることはできないため、「そもそも実験結果には誤差が含まれる」ことを認識しておく必要があります。

解析誤差

解析誤差は解析を行った際に生じる誤差で、解析工程順に以下の5つに分けることができます。

  1. モデル形状による誤差
    形状簡略化や解析領域サイズ、モデル対称性によって生じる誤差
  2. メッシュによる誤差
    メッシュサイズ、メッシュ品質によって生じる誤差
  3. モデル化による誤差
    乱流モデルの選択、物性値、圧縮性(非圧縮性)、境界条件などによって生じる誤差
  4. 計算誤差
    丸め誤差や打ち切り誤差など数値解析で生じる誤差
  5. 結果処理による誤差
    結果処理の方法が適当でないこと(実験と比較している物理量が異なるなど)によって生じる誤差

実際に解析を行った際に生じる誤差はこれらが複合的に組み合わさっていますが、それぞれの誤差の原因を理解し、どの誤差が主要因になるかを見極めて対処することで、それらを小さくすることが可能です。

おわりに

いかがでしたか?第2回では、モデル形状によって生じる解析誤差について、事例をもとにご紹介します。どうぞご期待ください。

 

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