伝熱現象を体感し熱解析/熱設計に役立つ CAE実験室-伝熱工学編

簡単な机上実験を通して、伝熱現象を体感し知見を深めていくことを目的としています。

※こちらの講座の旧名は「伝熱実験室」です。名称が変更となりましたが、講座の中身に変更はございません。あらかじめご了承ください。

講師 荒木　拓人 氏
横浜国立大学 工学研究院　システムの創生部門　准教授
長野　方星 氏
名古屋大学大学院工学研究科　機械理工学専攻　教授
対象 CAEで伝熱解析を行う方（これから行う予定の方）
設計で伝熱について理解が必要な方
講義方式 座学＋実験
受講料 43,200円（税込）

※お支払い方法は、セミナー受講料のお支払いについてをご確認ください。
時間 10:00～17:00（昼食休憩1h）
会場 東京開催：　弊社　東京本社
名古屋開催： 弊社　中部支社
大阪開催：　弊社　西日本支社
定員 東京会場　20名
名古屋会場　12名
大阪会場　15名

日程・お申し込み

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概要・主旨
タイムテーブル・目次
受講後の感想

テキスト概要と主旨

材料力学的・構造力学的な分野と比べ、伝熱現象のシミュレーションは「取っつきにくい」との声がよく聞かれます。
確かに伝熱現象を本当に正確にシミュレートするためには、例えば下記のように多くの点を考慮する必要があり、簡単ではありません。

  • 流れ場は層流か乱流か？
  • 乱流の場合，乱流モデルは何を使うべきか？
  • 境界層の考慮は必要か？
  • 自然対流の影響は？
  • 相変化はあるか？
  • 熱伝導率などの物性値の温度依存性は？
  • 接触熱抵抗の大きさは？
  • 輻射（熱放射）の影響は？

ただし、実務上は上記全ての影響を考慮することは現実的ではなく、限られたリソースから有用なシミュレーションを行うためには、熱輸送現象の「勘所」をつかみ考慮する現象の取捨選択と計算リソースの配分を行うことが重要です。

本講義では、発熱体を冷却する簡単な実験を行い、実験結果に対する検討のプロセスを通して伝熱現象の「勘所」をつかんでいただけたらと考えています。

※内容は若干の変更が発生する可能性があります。

講座テキストサンプル






イメージ図

タイムテーブル

開始時間
10:00
  1. はじめに
    本実験室の概要
  2. 伝熱現象について
    ３つの伝熱現象について簡単に解説する
  3. 実験装置の説明
10:50 休憩
11:00
  1. 実験1　～輻射による伝熱実験～
    2つの異なる光学特性をもった表面の輻射伝熱の違いは？
    グループおよび全体での結果の確認
12:00 昼食休憩
13:00
  1. 実験2　～強制対流による伝熱実験～
    強制対流でどこまで温度が下げられるか？
    グループおよび全体での結果の確認
13:50 休憩
14:00
  1. 実験3　～伝導、対流、輻射による伝熱量の測定と自然対流熱伝達率の比較検証～
    自然対流下での3つの伝熱量の割合は？（輻射伝熱量の異なる2つの供試体を使用）
    実験、理論による自然対流熱伝達率の比較（輻射伝熱量の異なる2つの供試体を使用）
    グループおよび全体での結果の確認
16:00 休憩
16:10
  1. まとめ
    実験３についての議論，考察，質疑，他
17:00 実験室終了

受講後の感想

自動車関連/解析・実験/10年以上/2015年モニター受講
・実物を使って測定することでやっている内容がよく理解できた。
・実験と解析の差について体験できた。
・各グループでの値のバラつき程度も知ることができ、実験のバラつきを体験できた。
精密機器/解析・実験/6～9年/2015年モニター受講
・伝導、対流、輻射の割合などイメージがついた。
・実験と理論の誤差のイメージがついた。
印刷/解析・教育/10年以上/2015年モニター受講
実際に手を動かすことでより理解が深まると思います。
今回は時間が足りませんでしたが、測定と理論の比較考察、誤差の評価まで行うのはとても良いと思いました。
金属/解析・設計・実験/6～9年/2015年モニター受講
実験→現象の確認という流れでとても理解しやすかった。伝熱を学ぶのにちょうど良いと思います。
電機/解析・設計/3～5年/2015年モニター受講
輻射だけでなく、伝熱全体の知識を深めることができ、かつ、実験値と理論値の違いの話を聞くことができよかった。

【弊社内モニター開催時の声】

・輻射のイメージがセミナーを受けて理解できた。
・測定誤差や理論値と実験の誤差が発生することを身をもって体感できた。
・解析だけでなく、実験があることで正しい考察をできることが再認識
　できた。
・伝熱の３つの現象について理解が深まったことと輻射による影響が
　思ったより大きいことがわかってよかったです。
・実験と理論の誤差を求め、その要因を考察できた。
・普段既知の値として入力してた値を実験を通して得られたことが良かった。
・解析で定義している条件の意味がつかめた。