CAE（Computer Aided Engineering）

CAEとMBDを連携させることで、開発効率と信頼性を両立することが可能です。以下に主な意義と実際の応用イメージを示します。

• 設計妥当性と信頼性の強化

MBD段階で構築したシステムモデルをベースに、特定サブシステム（例えば熱・流体・構造など）をCAEで詳細解析することで、設計の妥当性を検証できます。これにより、MBDだけでは扱いきれない物理的なリスクを早期に発見・対処することができます。

• フィードバックループの形成

CAE解析結果をMBDのモデルにフィードバックして改良するループを回すことで、モデル精度が高まり、検証サイクルの効率化につながります。たとえば、熱解析で得られた温度分布をプラントモデルの熱パラメータに反映させ、制御応答を調整するなどが典型例です。

• 最適設計と多目的評価

複数設計案をMBDで高速に試し、その中から選定した案をCAEで深く検証するといった、ハイブリッドアプローチにより、設計案の中で最適なものを選び出す力が飛躍的に向上します。

たとえば、自動車分野では車体の剛性設計にCAE（構造解析）を使いながら、車両制御系をMBDで構築し、統合シミュレーションを行う例があります。こうした連成アプローチは、製品開発全体を仮想空間で評価し、試作レスを目指すモダンな開発体制に直結します。

CAEをMBD開発プロセスに導入するには、単に解析ツールを使うだけではうまくいきません。以下のポイントと注意点が成功の鍵です。

• 目的と対象現象の明確化

すべてをCAEで解析するわけではなく、どの物理現象（熱、構造、流体、電磁界など）が設計上リスクになるかを見極め、優先度を付けて解析対象を選定する必要があります。

• モデルの整合性とインターフェース設計

MBDで使うモデルと CAE 解析用モデルには設計レベルや自由度の違いがあります。これらをスムーズにつなげるため、モデル間の変換やデータ連携、共通パラメータ設計を事前に設計しておくことが重要です。

•  計算リソースとコスト管理

高精度CAEでは計算量が膨大になることがあります。解像度、メッシュ密度、解析時間とのトレードオフを意識しながら、設計段階でのモデル精度を調整できるよう設計することが不可欠です。

• 人材育成とツール導入支援

CAEを使いこなすには専門知識と経験が必要です。ツール操作や解析理論に精通した技術者育成が欠かせません。また、サイバネットではAnsys製品に対応した教育・トレーニング、解析支援、カスタマイズサービスも提供しています。

• 反復改善と妥当性検証

CAE解析の結果はあくまでモデル上の予測です。実機測定データとの比較やバリデーションを通して、モデルの妥当性を継続的に確認しながら改善していく姿勢が求められます。

CAE は MBD 開発と連携することで、設計信頼性と効率性を高める強力なツールです。ただし、対象選定やモデル整合性、計算コスト、技術者育成などをバランスよく設計することが成功の鍵となります。