コンピュータ支援エンジニアリング（CAE）とは

コンピュータ支援エンジニアリング（CAE）は、ソフトウェアツールを使用して製品設計をデジタルでシミュレーションし、最適化するエンジニアリングの一分野です。CAEは、故障解析の支援、パフォーマンスの向上、開発コストの削減、設計サイクルの短縮、製品パフォーマンスに関する知見の提供などを実現するために、さまざまな業界で採用されています。

当初は航空宇宙業界向けに開発されたCAEツールは、その後進化を遂げ、物理プロトタイプが用意される前の段階で製品開発の意思決定を推進できる、エンジニアリングプロセスに不可欠な存在となりました。現実のシナリオを仮想環境でテストし、設計上の重要な質問に答え、設計プロセスの早い段階で機能とパフォーマンスを検証できることで、CAEツールとスキルへの投資は、エンジニアリングにおける最も優れた投資収益をもたらすと言えるでしょう。

CAEツールは、特定のジオメトリ、材料、接続、および拘束が適用荷重下でどのように挙動するかを数学的に表現します。CAEシミュレーションの目的は、システムの既知の量を定義して、未知の量を計算することです。実機試験が不要な場合はCAEで代替し、実環境での試験が必要な場合でも反復回数を減らすために活用できます。

CAEで使用される一般的な用語

エンジニアがCAEで使用する3ステップのプロセスについて説明する前に、一般的な用語をいくつか確認しておきましょう。

• 荷重: デジタルモデルに作用する外力またはエネルギー変化。
• 制約: ユーザーが指定する自由度（固定値）を使用したモデルの特性値。
• 境界条件: モデルに適用される荷重や拘束。
• 接続: モデル内の各オブジェクト間で物理的な値がどのように伝達されるかの定義。一般に、これらは圧力や変位などの荷重または拘束です。
• 材料特性: 特定の材料に境界条件が適用されたときの挙動の定義。剛性、導電率、密度などの特性は材料特性です。
• モデル: 既知の特性と、適用された荷重にそれらがどのように応答するかを数学的に表現したもの。
• メッシュとメッシング: 多くのCAEツールでは、モデル領域は「セル」または「要素」と呼ばれる個別の形状領域またはボリュームに分割されます。これらの要素とその接続性の数学的な定義がメッシュであり、メッシングは離散化のプロセスです。
• ‌ソルバー: 一連の既知の量が与えられた場合に、未知の量を解くために使用するアルゴリズム。
• 結果: 計算対象となる未知の量を数値で表現したもの。

CAEを適用する分野に関係なく、通常はプリプロセス、解析、ポストプロセスの3つのステップに従います。各ステップの複雑さは、シミュレーションが対象とする物理特性、要求精度、製品の複雑さ、デジタルモックアップに含まれる動作環境の複雑さによって異なります。さらに、このプロセスは、エンジニアリングチームがシミュレーションから収集しようとしている情報を把握することによって進められます。

以下に、標準的な3つのステップを示します。

プリプロセス: 問題を定義する

CAEワークフローの最初で最も重要なステップはプリプロセスです。ここでは、エンジニアが既知の値を記録し、CAEソフトウェアを使用してジオメトリを離散化し、必要なすべてのデータをデータベースに格納します。モデル作成の多くは、システム内のジオメトリまたはコンポーネントを取り、ジオメトリを離散化（メッシング）することから始まります。次に、特定の物理量を定義する拘束条件を適用し、ジオメトリに作用する荷重を定義する必要があります。また、使用する材料ごとの特性、コンポーネント間の接続、そして時間の経過とともに境界条件がどのように変化するかを指定する必要があります。CAEシミュレーションを実行するエンジニアの最後のタスクは、ソルバーに必要な入力と変数を指定して、数学的問題の解き方を定義することです。

ソルバーを使用して問題の出力を計算するため、このプリプロセスが重要になります。入力が正しくない場合、出力は実際の状況を反映しません。まさに、GIGO（Garbage In, Garbage Out）の状況です。また、自動化の活用とCADジオメトリツールとの緊密な連携により、プリプロセスを高速化し、精度も向上させることができます。

求解: 数学モデルを作成して解く

ソフトウェアがプリプロセス段階で構築した数学的表現を実際に処理（計算）するステップです。ソルバーでは、まず数学的な定義が、既知の値と未知の値を含む一連の方程式（通常は偏微分方程式）に変換されます。次に、数値解析法を用いて、大規模な連立方程式を解き、未知の値を計算します。これら未知の値を解くためにソフトウェアが使用されますが、アルゴリズムによっては大量のメモリやディスク容量、あるいは多数のCPUサイクルを消費します。そのため、多数のCAEモデルを解析する場合は、効率的なソルバー法とハイパフォーマンスコンピューティングリソースへのアクセスが重要となります。

ポストプロセス: 計算結果を確認する

計算ステップの結果は、データベースに数値として保存されます。これらの値を活用するには、CAEソフトウェアを使用して有用な表現に変換する必要があります。ポストプロセス中に作成される最も一般的な結果の表現には、以下のものがあります。

• グラフ
• 結果の値が色分けされたジオメトリ
• 所定の値におけるサーフェスとして表現された場の結果
• 流線として表現された流体の動き、矢印として表現されたフィールド値、あるいは光線として表現された光路
• 変形したジオメトリ
• 表
• 結果の値や、それらの値の座標位置を含むコンピュータファイル

値が色分けされたジオメトリのプロットは、ポストプロセスで作成される最も一般的な出力タイプです。ほとんどのケースで、エンジニアはポストプロセスを活用して設計の検証・妥当性確認に必要な情報を取得し、設計または製造プロセスの意思決定に役立てます。

CAEにおいて重要なのは、モデルを変更して再解析を行い、加えた変更が結果にどのように影響するかを評価することです。これは、エンジニアが手動のワークフローで行う方法と、入力をパラメトリックに変化させながら目標の出力値に収束させる自動化ループ（「optimization」）を使用する方法の2つで実現できます。エンジニアがこれらの反復を自動化および制御できるスクリプト機能は、最新のCAEソフトウェアのほとんどに含まれています。最近では、 AnsysソフトウェアへのPythonベースのアクセスを提供するPyAnsysなど、Python APIを利用して、こうした作業を実行するケースが増えています。

CAEは、厳密には、コンピュータを使用して製品の振る舞いを計算するすべてのシミュレーションを指します。エンジニアは、解析対象となる物理特性のタイプや使用するソルバーのタイプによってシミュレーションを分類できます。

物理特性に基づいて分類したCAEタイプ

• 構造および機械:    
  • 構造解析: 静荷重下での材料のたわみと変形。
  • 動的解析: 時間の経過とともに変化する荷重下の材料のたわみと固有振動数応答。これには音響シミュレーションも含まれます。
  • 陽解法動解析: 短時間でのたわみと変形。
  • マルチボディダイナミクス（MBD）: システム内のボディ間の相対変位を扱い、運動量を考慮しない場合は運動学としてモデル化します。
• 熱および流体:
  • 熱力学: システム内での熱生成とエネルギー輸送。
  • 燃焼および分子動力学: 化学反応による熱生成。
  • 伝熱解析または熱解析: 対流伝熱、熱伝導、放射伝熱によるシステム内での熱の動き。
  • 数値流体力学（CFD）: システム内の流体流れ。ナビエ・ストークス方程式を解きます。
• エレクトロニクスおよび電磁界:
  • 回路シミュレーション: 電気システムの電流値と電圧値。
  • 論理およびRTLシミュレーション: 回路内のデジタル信号。
  • 低周波電磁界: 波長が物体よりもはるかに大きい電磁界。
  • 高周波電磁界: 波長が物体よりも小さい電磁界。
  • シグナルインテグリティシミュレーション: 異なる回路間で相互作用する信号。
• その他:
  • システムシミュレーション（1D）: システムのブロック表現。各ブロックはシステム内のコンポーネントを表します。
  • プロセスシミュレーション: 化学プロセスからサプライチェーンまで、あらゆるタイプのプロセスの1Dシミュレーション。
  • テクノロジーCAD: 集積回路（IC）内のトランジスタの物理的動作。
  • 光学シミュレーション: 屈折、反射、放射、吸収を含む光の動き。
  • マルチフィジックス: 任意の2つの物理現象が1つのシミュレーションに統合されたもの。最も一般的なのは、流体-構造の相互作用（FSI）および電気-熱です。

ソルバーに基づいて分類したCAEタイプ

解析対象の物理特性ごとに、複数のソルバータイプを使用できます。たとえば、熱伝達シミュレーションでは、有限要素法、有限差分法、または有限体積法ソルバーを使用して熱流束を計算できます。

以下に、エンジニアがCAEアプローチを説明する際によく用いられる代表的なソルバータイプを示します。

• 有限要素法解析（FEA: Finite Element Analysis）: ジオメトリの離散化表現を使用し、線形代数に基づいて要素ごとに計算します。FEAは、CAEで最も一般的なソルバーアプローチであり、主に構造解析、電磁界解析、熱解析に使用されます。
• 有限差分法（FDM: Finite Difference Method）解析: モデル内の離散点における未知の値を計算します。システム、回路、プロセスのモデリングで採用されることが多く、比較的単純なモデルの表現に適しています。また、場合によってはリアルタイム解析も可能です。
• 有限体積法（FVM: Finite Volume Method）解析計算領域を多数の微小体積に分割し、質量やエネルギーの保存則を満たしながら未知数を求める手法です。CFDの最も一般的なソルバータイプです。
• 境界要素法（BEM: Boundary Element Method）解析: システム内のオブジェクトのサーフェスの離散化表現を使用して場を解析します。
• 離散要素法（DEM: Discrete Element Method）: 個々の粒子の位置と運動量を計算します。岩石、粒子、粉末などのバルク材料の粒子挙動をモデル化するために使用します。
• SPH（Smoothed Particle Hydrodynamics）法: 体積要素の代わりに粒子を使用して、流体の未知量を求める手法です。液体のスロッシングや波の解析に効果的な手法です。
• レイトレーシング: 光と音の速度、エネルギー、反射、屈折、吸収を計算します。

CAEソリューションの効果を最大化するには、コンピュータを活用して、製品開発、製造、保守など、製品ライフサイクル全体の各ステップを支援することが重要です。デジタルエンジニアリングアプローチを通じて、それぞれの領域で同じようなメリットを得られるだけでなく、CAEツールとの間でデータをより簡単にやり取りできるようになります。

以下に、コンピュータ支援領域の最も一般的な形式を挙げます。

• コンピュータ支援設計（CAD: Computer-Aided Design）: 製品開発にソフトウェアを使用するようになったのは、2Dの物理的な図面からCAD図面、さらにはソリッドモデルに移行したタイミングです。CADは、数十年にわたって業界の事実上の標準として定着しています。ほぼすべてのCAEツールで、CADツールとの緊密な連携がサポートされており、ジオメトリおよび寸法パラメータの交換が可能です。
• 電子コンピュータ支援設計（ECAD: Electronic Computer-Aided Design）: 土木および機械工学におけるCADと同じように、ECADは製品開発を支援する一連のコンピュータソフトウェアツールですが、電気システムの構成に焦点を当てている点で異なります。ECADは、集積回路内のトランジスタから多層プリント基板（PCB）のレイアウトまで、さまざまな製品の定義に使用されます。電子設計自動化（EDA: Electronic Design Automation）という用語は、PCBおよび集積回路の設計、シミュレーション、検証、製造を支援するツールを指します。
• コンピュータ支援製造（CAM: Computer-Aided Manufacturing）: CADは、CAMソフトウェアを使用した製造の計画と実行を支援するツールとも連携されます。CAMツールは、コンピュータ数値制御（CNC）機械加工システムのプログラミングから、ロボットや自動組立ラインまで、あらゆるものに使用できます。
• コンピュータ支援プロセス計画（CAPP: Computer-Aided Process Planning）: 製造およびプロセスエンジニアは、CAPPツールを使用してプロセスを計画および最適化し、場合によってはCAEツールと統合して、さまざまなオプションの仮想プロトタイピングを行います。

CAEの世界で唯一変わらないのは、コンピュータハードウェア、数値解析法、ユーザーインターフェース設計の継続的な向上に支えられた、機能と速度の不断の進歩です。この傾向は、これまでと同様に精度、使いやすさ、ソルバーパフォーマンスの向上に焦点を当てながら継続するでしょう。

ここでは、今後数年間でさらに発展が期待されるいくつかの項目を紹介します。

生成AI

CAEソフトウェアでは、何十年もの間、AI、特に機械学習（ML）およびエキスパートシステムを採用してきました。現在は、ニューラルネットワークに関連する技術、さらには大規模言語モデルをユーザーエクスペリエンスやソルバーに組み込むための研究が進められています。このテクノロジーはすでに、Ansys Engineering CoPilotなどのUIを通じてプリプロセスおよびポストプロセスで活用できます。ソルバー側では、シミュレーション向けAIプラットフォームのAnsys SimAI、ジオメトリ向けのAnsys GeomAI、AIを活用したデジタルツインソフトウェアのAnsys TwinAIとして提供されています。

グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）

CAEソルバーは、グラフィックス処理や生成AIモデルのトレーニングで活用されている大規模なベクトル演算の並列化技術の恩恵を受けています。線形代数アルゴリズムを効率化することで、大規模なモデルを使用したり、高速な解析を実行できるようになります。

集積回路の小型化と電力管理の改善

CPU、GPU、メモリICの改善についても同様です。フィーチャーサイズの縮小により、トランジスタ数の増加とクロック速度の向上が実現し、CAEツールもその恩恵を受けます。CAEツールは、こうして改善されたチップの設計にとって不可欠です。

CAEツールが最初に付加価値を高めたのは航空宇宙業界ですが、その後はさまざまな業界で導入が広がっています。設計ワークフローの一部としてCAEワークフローが導入されている業界をいくつか紹介します。

• 航空宇宙・防衛（A&D）: CAEは1970年代から、航空宇宙および防衛製品の開発とライフサイクル管理において不可欠な役割を担い、各ワークフローの中核を成しています。CAEの導入を推進するのは、この業界の製品の特徴である高コストと少量生産、さらにはテストが困難な環境、そして安全性に関する大きな懸念です。
• 自動車: A&Dと同様に、自動車業界でもCAEの採用が広がりました。CAEの導入を推進するのは、安全性に関する同じような大きな懸念、自動車の複雑さの増大、大きな競争圧力、およびコスト圧力です。
• 建設: 大規模構造物を手がける土木エンジニアも、設計から施工までのプロセス全体にCAEを適用することで大きなメリットを得られます。これまでもCAEは構造工学の基盤でしたが、ビル、高速道路、下水システムなどのシステムシミュレーションにより、用途が拡大しています。また、この業界はデジタルツインを早期から導入していました。
• エレクトロニクス: CAEツールによる設計の推進と検証がなければ、最新の集積回路は設計できません。複雑なエレクトロニクスシステムの冷却、パッケージング、製造においても、エンジニアは設計と最適化にCAEソフトウェアを積極的に活用しています。
• 発電: CAEを早期から導入したもう1つのグループは、発電設備やプラントの設計、構築、保守を行うエンジニアたちです。蒸気タービンからモジュール式原子炉まで、ほぼすべてのコンポーネントとシステムが仮想環境でモデル化され、テストされます。
• 鉱業、石油、ガスの探索と掘削: 高いコストと高いリターンを伴う天然資源の発見と採取に従事するエンジニアは、シミュレーションツールを使用して埋蔵されている資源を見つけ、その採取に使用する機械とシステムを設計します。

CAEソフトウェアツールの価値は、エンジニアが利用できる圧倒的な数の選択肢からもうかがえます。採用するツールを決定する際には、以下を考慮する必要があります。

• 製品を設計する上で必要な情報が提供されるか。
• CADとシームレスに相互作用するか。また、パラメータとも双方向に作用するか。
• 習得と操作が容易であるか。
• 有用なオンラインドキュメントやサポートが用意されているか。必要に応じて、知識が豊富な人間によるサポートが提供されるか。
• 採用または契約の対象となる多数のユーザーが存在するか。
• ソルバーは最新かつ効率的であるか。さらに、最新のハードウェアテクノロジーを活用しているか。
• 開発チームは常に新機能や改良機能に取り組んでいるか。
• マルチフィジックスがサポートされているか。
• 解析結果を使用可能な形式へと迅速に変換できるロバストなポストプロセス機能を備えているか。
• 自社のチームが、プリプロセッサを簡単にカスタマイズしたり、タスクを自動化したりできるか。
• 最適化とパラメトリック解析はゼロから組み込まれているか。

Ansys, part of Synopsysが提供するツール製品群では、これらすべてに「はい」と回答できます。

Ansysのフラッグシップ製品を詳しく見ると、CAEツールのこれまでの発展とエンジニアリングチームへの価値がよくわかります。

3D設計におけるCAE

3D製品シミュレーションソフトウェアのAnsys Discoveryは、CADと連携して作業する設計チーム向けの業界をリードするCAEツールです。単一の直感的なインターフェースで、ジオメトリのモデリングと修正から、構造解析、熱解析、流体解析、最適化まで一貫して実行できます。また、高度なソルバーにGPUを組み込みほぼリアルタイムの結果を実現している点、さらに最新バージョンではAIツールを搭載しCAE専門家以外でもシミュレーションワークフローを使えるようにした点も、注目すべき特長です。3D設計空間でシミュレーションを完了したら、シミュレーションを詳細な物理場やマルチフィジックス解析に転送できます。たとえば、Discoveryソフトウェアのユーザーは、構造FEAソフトウェアのAnsys Mechanical、流体シミュレーションソフトウェアのAnsys Fluent、高周波電磁界シミュレーションソフトウェアのAnsys HFSSなどのフラッグシップ製品に移行できます。

3D製品シミュレーションソフトウェアであるAnsys DiscoveryのCFDで、ほぼリアルタイムで解析される換気システム

構造解析、動的解析、および熱解析

世界中のエンジニアがFEAの主力製品としてMechanicalを信頼しています。主に構造、振動、熱のシミュレーションに重点を置いていますが、音響、電圧、破壊力学など、他の多くの物理現象もサポートされています。シミュレーションには、非線形性や時間依存性を組み込むことができ、これらすべてがパラメトリック機能や最適化機能を備えたスクリプト可能かつオープンなプラットフォームに組み込まれています。

流体シミュレーション

Fluentは、さまざまな業界の流体力学をモデル化するために使用される包括的でロバストなCFDプラットフォームの代表的なソフトウェアです。CFD問題の解析は数学的な負荷が高い傾向があることから、HPCとGPUを活用してより大規模かつ高精度なモデルをサポートしている好例でもあります。

高周波電磁界解析

HFSSは、高周波電磁界CAEの業界標準です。PCBから深宇宙に展開するアンテナまで、エンジニアはこのFEAベースのツールを使用して、現代の経済を形成するエレクトロニクスおよび通信製品の設計を推進しています。高度な機能と使いやすさを兼ね備え、効率的に実行できるツールです。

電子機器の熱解析

最後に、業界では「垂直アプリケーション」と呼ばれる、特定のユースケースに特化したCAEツールを紹介します。Ansys Icepakは、Fluentソルバーを基盤に構築されたプリプロセスおよびポストプロセスツールで、エレクトロニクスの冷却とPCBの伝熱シミュレーションと解析に特化して設計されています。

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