Simulation

最近の産業用途では、低コストと高強度対重量比のため、ポリマー部品がますます普及しています。多くの場合、エンジニアは金属部品とポリマー部品の両方の強度を評価するために、材料強度の古典的な方法を利用します。しかし、古典的な手法の基本的な仮定は、材料の応力-ひずみ曲線が直線的で、ひずみが小さいことを前提としているため、このような計算の適用範囲は限られています。 金属部品の強度を把握する際に、材料の線形性と小さなひずみを仮定した、よく使用される計算の1つが応力集中係数（SCF）です。弾性理論を用いて、多くの形状に対するSCFが表になっています。しかし、エラストマー、熱可塑性プラスチック、その他の種類のポリマーなどの非線形材料で作られた部品の設計に、どの程度までSCFを使用できるかが問題となります。 この研究の目的は、小ひずみおよび材料直線性の仮定に関連するSCFの限界を探ることです。 この目的のため、中央に穴のあいた古典的なプレートをシミュレートし、その結果得られたSCFを3つの異なる材料（ベースラインとして構造用鋼、3rd の超弾性、およびANSYS Three Network Model（TNM）を使用した一般的なABS。 この研究では、中央部に穴のあいた有限矩形板の端面に引張力がかかり、引張応力が発生するシミュレーションを行いました、ここで P は加えられた引張力です、 W はプレートの幅で t はプレートの厚さです。 しかし、穴のある有限板を扱う場合、公称応力を定義する必要があります、 ここで d は穴の直径です。公称応力を用いると、応力集中係数は次のように定義されます。 ここで、最大応力は穴の表面の最大等価応力として求められます。 中心孔のある有限板では、経験的な関係から K 穴の直径とプレートの幅の比を指定します、 はケース・スタディでは、以下の寸法を持つ板を使用します：寸法 値W 50t 2d 5したがって、公称応力領域 = 90 mm2 そして . これらの値を経験則に当てはめると、理論上の SCF が求まります、 K = 2.72. ワークベンチのモデルとジオメトリ シミュレーションモデルは，ANSYS Workbench の 3 つの静的構...

スネハ・クリスタル著デジタル化によって医薬品のスケールアップはどのように変化するのか？ 製薬業界は、その長いインキュベーション期間と高い研究開発コストのために、常に困難なビジネスでした。今日、新しいタイプの薬剤が研究されているため、プレッシャーはさらに大きくなっています。 医薬品の主な目的は、慢性疾患や急性疾患の患者に治療を提供することです。医薬品業界は、あまりにも早く命を奪ってしまう病気のブレークスルーを目指しています。 コンピュータ・モデリングやAI、Quality by Design（QbD）などの技術の進歩により、新しい治療法やデリバリー・プラットフォームの発見が可能になりつつありますが、そのためには新しく複雑な製造技術が必要となることが多く、迅速かつコスト効率よく市場に投入することが難しくなっています。また、これだけでは十分でないかのように、製薬会社は以下の問題に対処しなければなりません。 スケールアップの課題 そして、事業を完全に持続可能なものにし、利益を上げなければならないというプレッシャー。このような課題がある中で、業界は、コストを抑え、新しい治療法をできるだけ早く患者に届ける一方で、医学の限界を押し広げ続けるために新しいアプローチを採用する必要があります。 長さスケール、時間スケール、マルチフィジックスの複雑性への対応シミュレーションは、流体、粒子、固体力学を扱う多くのオペレーションにおいて、独自の詳細な情報を提供できるため、製薬業界にとって不可欠なツールです。しかし、製薬業界におけるシミュレーションの複雑さは、医薬品製造プロセスに関わるさまざまな長さスケール、時間スケール、マルチフィジックスにあります。これらのシミュレーションには複数のツールが必要ですが、別々に使用するとデータのサイロ化を招きます。 新しい医薬品を開発するたびに、ますます複雑でコストのかかる物理的な実験が必要になります。このような実験では、大量の断片的なデータが生成されます。規制当局への申請や製造をより簡単にするための知識共有やコラボレーションのための簡単な方法がないまま、チームが別々のサイロで作業している場合には、簡単な仕事ではありません。 デジタル化が鍵 したがって、「研究室から生産へのスケールアップをより効率的に行えるような堅牢な製造プロセスを迅速に設計するにはどうすればよいか」という疑問が生じます。重要なのは、創薬から商業生産に至る製品ライフサイクル全体のデジタル化であり、臨床試験や製造から得られたデータや知見を将来の研究開発にフィードバックする継続的な最適化ループを実現することです。シミュレーションソリューションを活用することで、製薬会社はレシピ開発を加速し、コラボレーションを強化し、医薬品の製造性を高めることができます。 医薬品の複雑性に対処するためのギャップの解消 製品とプロセスのデジタルツインを構築することで、企業は実世界のデータとシミュレーションデータを組み合わせて、予測・処方モデルを設計することができます。ISA-88ガイド付きで、実験室から臨床試験、商業生産までレシピを設計し、スケールアップします。 エンタープライズ・レシピ・マネジメント（ERM） アプローチは、ナレッジ主導のデジタルレシピ変革を可能にします。 こうすることで、製造業者は原材料の使用量を削減し、機器の使用を最適化することで、生産の堅牢性、コスト効率、持続可能性を高めることができます。Siemens Simcenter STAR-CCM+を使用してモデル化した気液バイオリアクターのCFDシミュレーション しかし、シミュレーションだけでは、製薬業界が直面する現代の課題を解決することはできません。製薬メーカーは、シミュレーションから洞察を迅速に導き出し、そのデータを効率的な方法で取得し、情報に基づいた意思決定をリアルタイムで行う必要があります。そのため、Simcenterの製品ラインアップは、以下のような特徴を兼ね備えています。 マルチスケール そして マルチフィジックス シミュレーションが可能です。これにより、医薬品のライフサイクル全体を構成するさまざまな開発段階間のギャップを埋めることができます。 実行可能デジタルツイン（xDT）の価値 xDTは、ほぼリアルタイムで実行できるほどシンプルでありながら、プロセスを正確に表現することができる物理ベースの縮小モデルであり、これらのモデルを用いて最先端の数学的テクニックを駆使し、プロセス設計や運転の解析と最適化を行います。この最適化の価値は、場合によっては数十億ドルにものぼり、生産の生涯にわたって保証されます。 世界的なバイオ医薬品企業であるGSK社 シムセンターのソリューションを活用 を活用し、ワクチンの開発期間を25%短縮した初のワクチンプロセスのバーチャルレプリカを開発しました。実行可能なデジタルツイン（xDT）により、開発の各段階で製造プロセスを仮想的にテストし、重要な洞察をもたらす仮想センサーでリアルタイムデータを収集することができました。これにより、ワクチンの早期市場投入が可能になっただけでなく、従来であれば無駄になっていたバッチ数を大幅に削減することができました。同様の技術はその後、ドイツの製薬会社BioNTech SEがパンデミックの抑制に重要なCOVID-19ワクチンの製造に使用しています。https://www.youtube.com/watch?v=Zcdxhbf5tEEシミュレーション以上のもの 最新の医薬品開発・製造の複雑さをモデル化することは、ジオメトリー、物理、その他性能に影響を及ぼす可能性のあるあらゆる要素を理解する上で不可欠です。シミュレーションにより、あらゆる可能性を探ることができます。バーチャルモデルにより、エンジニアは物理的なテストによる制約を受けることなく、より自由に実験を行うことができます。 製薬企業にとって、市場投入までの時間とグローバル市場でのプレゼンスは絶対的な優先事項ですが、プロセスの最適化をおろそかにしないことも極めて重要です。シミュレーションによる洞察は、競争が激化する市場において、プロセスの最適化とデザインスペースの迅速な探索の両方に役立ちます。Simcenterのシミュレーションおよびテストソリューションは、製薬企業のデジタル化とデジタルツイン技術の活用を支援します。 製薬企業がデジタル化とデジタルツインテクノロジーを活用する上で重要なのは、さまざまな製薬企業の製品をシームレスに統合することです。 シムセンター ツールを使用することで、異なる機能領域の開発を同時に継続することができます。チーム間の緊密なコラボレーションにより、全員が最新の変更点を把握できるため、個々のコンポーネントではなくプロセス全体で最適な意思決定が行われます。Simcenterは、最新のプロセスキャプチャツール、ワークフロー自動化、高性能クラウドプラットフォーム上でソフトウェアを実行するオプションと組み合わせることで、開発をより迅速かつ正確にします。 Simcenterが製薬業界をどのように変革するかについては、こちらのホワイトペーパーをご覧ください：

リファインモードを使用してバルブ性能の正確な結果を得るためのAnsys Discoveryの使用方法について説明します。 パート II: リファインモードでのシミュレーション バルブのシミュレーションは、ExploreモードとRefineモードの両方で実行することができます。Exploreモードでは、最大2分である程度の精度の結果を得ることができ、設計変更の評価が可能です。これにより、リファインモードでより深いレベルの計算解析が必要な設計を決定するための相対的な比較が可能になります。リファインモードでは、Fluentソルバーを使用してメッシュ化された形状に基づく結果を得ます。その場合、各モデルが結果を出すのにかなり時間がかかります（10～20分）。この2つ目のブログでは、このアプローチについて詳しく説明します。 ステップ ジオメトリはパートIのバルブ表現と同じです。したがって、このデモでは修正の必要がないため、ステップではメッシュ作成プロセスから直接開始します。しかし、必要であればいつでも変更することができます。セットアップリファインモードでは'Cutting Bodies'ツールは使用できません。リファインモードに切り替えると、ステム/ディスクポジションのいずれかが有効になっている場合、エラーメッセージが表示されます。シミュレーションを続けるには、1) Combineツールを使って、通常通りボリュームを減算する必要があります。手順に従い、2)メインボリューム、3)減算するボディ、4)残りの共通ボディを選択します。つまり、3つの流体領域を追加で作成するか、ファイルをコピーして流体領域を変更する必要があります。それでも、パラメトリックテーブルを使い続けることは可能です。つまり、'Update All'オプションを選択することで、指定した忠実度レベルのシミュレーション一式を実行することができます。Refineモードでは、計算メッシュを使用するため、Exploreモードに比べてシミュレーション時間が長くなります。 メッシュ作成Refineモードでは、計算メッシュに基づいてCFDモデルを解くことができます。1)エクスプローラモードと同様に、フィデリティバーを使用して、一般的なリファインを行うことができます。このデモでは、グローバルコントロールが適用されています。デフォルトのオプションは'Determine sizing automatically'ですが、選択されたアプローチは3) 'Curvature and proximity'でした。最後に、4) アイコンをクリックしてメッシュを作成します。 このデモでは収束解析を行うために3つのメッシュを作成しました。こぶしの目的は、圧力降下対流量曲線を決定し、Exploreモードで得られたものと比較することです。 メッシュ生成方法を選択すると、画面右下のアイコンを使ってメッシュを生成することができます。シミュレーションのためのその他のツールは、'Simulation Tab' > Physics > 'Simulation Options'で設定できます。結果比較のために，Explore モードで得られた曲線と同じグラフ上に，収束した解の曲線（線1）をプロットしました．Part I では，複数のモデルを，異なる忠実度値と各入口流速（後に各流量を計算するために使用）について解きました．このグラフは，Refine モードで収束した解が，各流入流速のシミュレーションの平均から作成した線（線 2）と類似していることを示しています．307 LPMより小さい流量の場合、ライン1からの圧力損失は、ライン2で予測される圧力損失よりわずかに小さくなります。しかし、流量が大きくなると、その逆が起こります。最後に、ステム／ディスクの残りの位置について、メッシュの作成、パラメータ化テーブルの更新、および最後の曲線（抵抗係数対バルブ開度）を求める結果の取得を含む手順を繰り返します。ここで、収束した解は、忠実度が最も高いため、Exploreモードで予測される上限に近くなります。しかし、Exploreモードでは、ユーザーはメッシュを制御できないことを思い出してください。 要約すると詳細なシミュレーションを実行する方が常に良いですが、探索は適切な範囲を提供します。

Ansys Discoveryを使用してバルブの性能を評価し、エンジニアがより良い製品を設計できるようにする方法をご紹介します。 バルブを理解する バルブは、工業プロセスにおける流体（液体、気体、スラリー）の流れを制御するために使用される機械装置です。工業プロセスにおける流量制御、パイプラインにおける圧力調整、メンテナンスのためのシステム隔離、安全性、過圧保護、油圧・空圧システムにおける方向制御などで重要な役割を果たします。種類と分類は以下の通りです：ゲートバルブオン/オフ制御、フルボア) グローブ弁 (流量調節) ボールバルブ (クイックオン/オフ、低圧力損失) バタフライバルブ (大口径用途) チェックバルブ (逆流防止) プレッシャーリリーフバルブ (過圧からの保護)バルブの主要部品は5つです：ボディ.内部部品を収納し、配管に接続する主要構造体、 ボンネット.内部部品にアクセスするためのカバー。 シート。ディスクが閉じるバルブボディ内部のシール面。 ディスク。弁座に押し付けて流れを制御する可動部分。 ステム。バルブを開閉するための動きを伝達するロッドまたはシャフト。性能 開口面積は可変であるため、摩擦損失はバルブを通過する流量に依存します。圧力損失(Δp)と流量(Q)を測定し、流体密度を測定することにより、流量と流体抵抗の間に様々な相関関係があることが実験試験で確認されています。 (r) と局所重力加速度(g).最も重要な相関関係は、圧力降下、抵抗係数 (z) と流動係数(Cv)：ここで、SGは比重で rg、速度(V) は連続方程式から得られます。このデータは、バルブの正確な内径寸法ではなく、バルブの標準サイズ呼称を使用して提供されています。この方法は、バルブの正確な性能を必ずしも反映するものではありませんが、バルブの選択と異なるメーカー間の比較を簡素化します。性能は以下のように表やグラフで示されます（ダミー値）：パート I: 探索モードでのシミュレーション バルブの性能は様々な要因によって影響を受けますが、シミュレーションはこれらの課題を克服するためのソリューションを提供します。主な課題の 1 つは、さまざまな動作条件下でのバルブの挙動を正確に予測することです。バルブ内部の流れをシミュレートすることで、エンジニアは、効率的で信頼性の高い動作を実現するために、改善点を変更したり、バルブ設計を最適化したりすることで、圧力損失を最小限に抑えることができるかを解析できます。 この例では、Ansys Discovery 2024R2 を使用しています。Ansys Discovery は，モデリング，シミュレー ション設計の検討，ソリューション解析のための没入型かつインタラクティブ なワークスペースを提供する包括的なツールです．ダイレクトモデリング技術を使用して形状を作成および修正し，シミュレーションを定義して，結果をリアルタイムで操作することができます． 説明 領域は上の最初の画像にあるゲートバルブで構成されています。シミュレーションは、まず探索モード（パートI）で解かれ、次に絞り込みモード（パートII）で解かれます。圧力損失対流量および抵抗係数対開度のグラフは、4 つのバルブ位置、4 つの流量、およびバルブサイズ D= 51 mm (2 インチ) のデータを使用して作成されています。入口：4 つの流速は 0.5、1.5、2.5、3.5 m/s。 出口： ゼロ静圧（Pa）。 作動流体： ...

ロボットアームのアセンブリダイナミクスをシミュレーションし、そのパフォーマンスを最適化するANSYS Motionの威力をご覧ください。ANSYS Motionとその機能の理解 ANSYS Motionは、ロボットアームなどの機械システムの挙動を解析・予測するためのロバストなシミュレーションソフトウェアです。ANSYS Motionを使用することで、エンジニアはロボットアームの動作とダイナミクスをシミュレーションし、さまざまな条件下でアームがどのように動き、どのように反応するかを総合的に理解することができます。 ANSYS Motionの主な強みは、関節、リンク、アクチュエータなど、ロボットアームのさまざまなコンポーネント間の複雑な相互作用を正確にモデリングし、シミュレーションできる点にあります。この機能により、エンジニアはアームの性能を評価し、潜在的な改善点や問題点を特定することができます。 さらに、ANSYS Motion には、さまざまな要因がロボットアームの性能に与える影響を調査するための幅広い解析ツールと機能が用意されています。これには、さまざまな制御戦略の効果の検証、アームの軌道の最適化、安定性と安全性の評価などが含まれます。 当社のロボットアームは、レール上に配置されたブロックに接続されたリニアアクチュエータを使用して、物体を楽に操作できるように意図的に設計されています。この革新的な設計により、アームはブロックの動きを組み合わせて物体をシームレスに操作することができます。本デモンストレーションでは、85kgの質量を運搬することで、その能力を実証します。 ANSYS Motionによるロボットアームモデルの設計と製作 ANSYS Motion でロボットアームのモデルを作成するには、段階的なプロセスが必要です。まず、アームの寸法、材料、機械部品など、アームに関する重要な情報を収集する必要があります。このデータは、ANSYS 3D Designツールを使用して正確な3Dモデルを作成するための基礎となります。 3Dモデルを作成した後、エンジニアはアームの運動学的構造を指定し、ジョイントや接続部の数や種類、各ジョイントの可動域を決定することができます。これにより、ANSYS Motionはアームの動作とダイナミクスを正確にシミュレートできます。 トリプトロンをシミュレートするために、1 つの固定ジョイントを使用してレールをしっかりと固定します。さらに、ロボットアームの動きを可能にする3つの並進ジョイントと、ベアリングを模倣してアームとシステム全体の接続を確立する6つの回転ジョイントがあります。このセットアップの視覚的な表現については、図1を参照してください。図1：ロボットシステムのジョイント定義 次に、モーターや油圧システムなどのアームのアクチュエーターと、それに対応する制御ストラテジーを定義する必要があります。これにより、ANSYS Motion でアームの動作と制御入力に対する応答をシミュレートできます。 図 2 に示すように、各ブロックの動きを定義する関数式があるため、直交空間で物体を制御することができます。図2：関数式の定義 さらに、図3に示すように、モデルにはボディプロパティオブジェクトも含まれています。ANSYS Motionが提供するこの機能により、通常のソルバーと比較して高速なシミュレーションが可能になります。ボディの定義をノードボディからモーダルボディに変更することで、ソルバーはスコープされた特定のボディに対してモーダル解析を実行することができます。この効率的なマルチボディダイナミクス解析では、剛性情報を利用してボディの応力とひずみを正確に計算します。図3：ボディプロパティオブジェクトの定義 アームの運動学的構造とアクチュエータを定義したら、ANSYS Motion でシミュレーションを行い、アームの性能を徹底的に解析します。この解析では，さまざまな動作シナリオにおけ るアームの動き，力，トルク，その他の動的パラメー タを評価します． 応力、ひずみ、および変形の結果は、以下のアニメーション 1 に示すように時間領域でプロットすることができ、ロボットアームの性能を最適化することができます。 アニメーション1：時間領域での応力結果 図 4 に示すように、物体を操作するために 3 つのアクチュエータが加えるべき力を分析し、アクチュエータを選択するためにプロットすることができます。さらに、様々な動作、力、トルク、その他の動的パラメータを作成し、異なる動作条件下でプロットすることで、システムの有効性を高めることができます。図4：並進ジョイントからの力反作用 シミュレーション結果に基づいて、エンジニアはアームの性能を向上させるために設計の修正や最適化を行うことができます。このようにシミュレーションと設計の改良を繰り返すことで、エンジニアは希望する性能基準を満たすロボットアームモデルを作成することができます。 ANSYS Motion でロボットアームモデルの設計と構築を行うには、機械工学の知識、シミュレーションの専門知識、アームの用途と性能要件の理解が必要です。

フィリップ・ミュシャ著ShipFive Design & Shipbuildingでは今日も長い一日でした。1.設計エンジニアリング・チームは、成功したオフショア補給船の旧バッチを改造する最新のイノベーションを開発するために、数え切れないほどの反復を繰り返しました。 よりエネルギー効率の高いアジマスポッド・ドライブを設置し、新しい推進・操舵装置への流入を改善するためにスケグの長さを変更した後、新しいビルジキールの設計が必要になりました。高価な模型実験の結果、この船は急旋回時に不利なロール運動を示すことがわかり、チームは不満を募らせています。 彼らは、すべての設計パラメータ間の相反する要件を統合する解決策を考えていました。ただ、ロールモーションを正常に戻す新しい設計が推進性能を損なわないことを、CFD解析者が最終的に確認する必要がありました。 悪い知らせ。CFD部門の同僚によると、最新の設計では、ハードな旋回運動中に高いドリフト角でビルジキールから顕著な渦が流されるとのことです。ポッドへの流入面における航跡数は、許容閾値を下回ります。「CFDによる流れ場のデータがなければ、この現象に気づくことはできなかったでしょう」とチームのエンジニアは付け加えます。「今設計を完成させなければ、大きな罰則が課される瀬戸際です。沈黙と絶望が部屋を満たします。「最終デザインまであと3カ月。新たな設計の反復プロセスを加速させなければ、あと1回の設計変更しか検討できないかもしれません。 縮小次数モデリング（ROM）と実行可能デジタル・ツイン（xDT）の登場 シミュレーションチームのメンバーが声を上げました：「主要な設計バリエーションに対してのみ、適切な応答傾向を与える高速シミュレーションモデルを使用できるとしたらどうでしょうか？彼はさらにこう続けます：「問題の最も重要な物理に対応するROMを定義することができます。これはある種の係数ベースの方程式系で、係数は各設計に固有の流体力学的特性を表します。これらの係数のデータベースがあれば、設計の全エンベロープを数分で解くことができます」。 設計技師長はため息をついて答えます：「予算は残っていませんし、ましてや牽引タンクの空き枠を待つ時間もありません。そうやって係数を求めるんですよね？" 「そうではありません。私たちは既存のシミュレーション・ツールを使い、クラウドでリソースを使用する際に動的に要求し、支払うことができます。待ち時間はありません。話している間に始められます 「納得できません。シミュレーションの出力が正確かどうか、どうやって確認するのですか？" シミュレーション・エンジニアは自信を持っています：「私たちはすでに、海上試験で得られた過去のデータと、失敗した設計のモデルテストの比較に基づいて、フローシミュレーションを検証しました。つまり、このツールは信頼できるのです。 「あなたのおっしゃることはもっともです。実船が建造されれば、シミュレーション・インフラを接続する物理的な資産となり、実船が就航している限り、実システムとデジタル・ツインが互いに影響し合いながら前進することになります。これにより、船の性能を向上させ、船をエミュレートする数値ツールを改良することができます」。チーフ・デザイン・エンジニアは、このソリューションの付加価値を理解し始めました。"この道は、私たちを当面の窮地から救ってくれるだけでなく、あなたがおっしゃったように、このデジタルツインのコンセプトを受け入れるかもしれません" 「実際、それは 実行可能 デジタル・ツイン私たちは分割して征服し、最も重要なドメイン問題を特定し、そのためのカプセル化されたモデルを開発する必要があります。この点については、カプセル化されたモデルに基づいて配備可能なアプリケーションができれば、必ずしもエンジニアリング・ツールの訓練を受けていないエンジニアや専門家でないエンジニアも、これらのソフトウェア・パッケージを利用できるようになります。ご存知のように、私たちのシミュレーショングループは小規模です」。xDTとは？ デジタルツインの価値提案は、デジタルモデルと物理資産との接続性にかかっています。デジタルツインを使用して測定不可能なものを計算し、分析することができます。設計の初期段階から物理資産の廃止に至るまで、データと機能強化の二元的な流れが生じます。 Van der Auweraer and Hartmann (2022) はxDTの主要な参考文献です。彼らによると、xDTは以下のように定義できます： "デジタルツインから専用のカプセル化を抽出し、特定のコンテキストで特定のビヘイビアセットをモデル化する場合、インスタンス化され自己完結したモデルのような、スタンドアロンの実行可能な表現を提供することを、実行可能なデジタルツインと呼びます。" ShipFive Design & ShipbuildingのチームがROMを使用して設計問題を解決し、将来のxDTを構築する方法問題解決のコンセプトを図 3 に示します。ShipFive造船は、必要なROMベースのワークフローと長期的なxDTソリューションの追加を容易にするシーメンスのデジタルスレッドを企業規模で導入しました。Siemens NX ジオメトリを使用することで、ビルジキールの修正はすでにパラメータ化されたモデル上で簡単に行うことができます。HEEDSワークフローは、すべてのSimcenterツール間の情報およびデータ交換をオーケストレーションします。 新しいジオメトリは、Simcenter STAR-CCM+の仮想曳航タンクパイプラインを通過し、定常ドリフト、ヨー、平面運動機構（PMM）、ロール減衰、強制ロール振動試験のマトリックスが設定されます。設計エンジニアリングモデルのオーサリングプロセスが完了しました。その結果、船舶にかかる力とモーメントのデータベースが、特定の流れ場の情報とともに機械学習（ML）データ解析ブロックに供給され、係数ベースのROMに入力されます。これらは、社内またはSimcenter Amesim ROM BuilderのようなSimcenterソリューションにリンクすることができます。これがモデル実行可能化段階です。Simcenter Amesim海洋ライブラリを使用して船舶の流体力学性能の最初のチェックを行い、コンセプト設計のトラブルシューティングの反復の主な目的である許容可能なロール運動特性を確保する段階に、欠陥のある設計が入らないようにします。これらの研究は、展開プラットフォーム（ラップトップまたはタブレット）上の設計チームの会議で実行されます。1 架空の造船所

LS-DYNAによる摩擦撹拌接合 平滑粒子流体力学 (SPH)摩擦攪拌接合(FSW)摩擦攪拌接合（FSW）は、主にアルミニウムとその合金などの金属に高品質の溶接部を形成する固体接合プロセスです。摩擦攪拌接合は、2つのワークピース間の接合部に突入する回転ツールを使用します。 ツールは熱を発生させ、材料を溶かすことなく軟化させます。ツールが回転すると、軟化した材料が攪拌・混合され、固相接合が形成されます。 FSWには、最小限の歪み、異種材料の接合能力などの利点があります。 航空宇宙産業や自動車産業では、強度と信頼性の高い部品の製造に使用されています。図1：摩擦圧接プロセス LS-DYNA 平滑粒子流体力学 (SPH)SPH法はラグランジュメッシュを使用しない数値計算手法で、流体力学問題や高速・大変形を含む構造問題など、さまざまな物理現象のシミュレーションに使用できます。 この手法は、連続体領域を粒子に離散化し、各粒子は質量、速度、その他の関連変数などの特定の特性を持ちます。 FEM法と同様に、SPH法は保存方程式を解いて速度、圧力、エネルギーを解きます。 これらの粒子は平滑化関数（SPHカーネル関数）に基づいて相互作用し、隣接する粒子間の影響力の変化率を決定します。保存方程式サポート領域の2次元表現カーネル関数の2次元表現以下は、平滑粒子流体力学を利用した摩擦攪拌接合シミュレーションのアニメーションです：動画1：摩擦攪拌接合結果 動画2：摩擦攪拌接合の時間別温度結果

このブログでは、誘電体絶縁破壊と、ANSYS Maxwellを使用した誘電体絶縁破壊電圧の計算方法について説明します。誘電体は電気絶縁材料であり、すべての誘電体には、それを超えると誘電体破壊と誘電体内での電気アーク放電を引き起こす電圧限界があります。誘電体電圧とは、それを超えると誘電体のイオン化が始まる電圧限界のことです。絶縁破壊電圧とは、誘電体が完全にイオン化し、完全な電気アーク放電が発生するような、誘電開始電圧を超える電圧限界のことです。 モデル この例では、ANSYS Maxwell 静電ソルバーを使用しています。モデルは、電位 100V の銅電極、電位 0V の銅ディスク、E フィールドとフィールドライントレース（円弧線）をプロットするためのポスト処理用の長方形、および図示しないモデル領域の境界で構成されています。セットアップ Analysisを右クリックし、"Add a Solution Setup "を選択します。Setup1を右クリックし、"Analyze "を選択します。結果 後処理の矩形の上で右クリックし、「フィールド >>マーカー >>」を選択します。次に、後処理の矩形を右クリックし、「フィールド」 >> 「マーカ」 >> を選択し、「マーカの追加」を好きな数だけ選択し、興味のある場所に配置します。マーカーの位置は編集することができます。この例では、1mmの間隔で5つのマーカーが選択され、電極先端の中心に1つのマーカーがあります。次に、Field Line Trace を追加して、領域ボリュームを選択し、モデルに追加されたすべてのマーカーを選択します。Field Line Traces (Arc Lines)は、ポスト処理矩形上の電場マグニチュード分布に重畳されます。Field Line Traceプロットを右クリックし、"Inception Voltage Evaluation "を選択します。マーカーに対応するすべての行をハイライトし、"Evaluate "を選択します。必要に応じて誘電特性を調整します。ストリーマ定数 "k "はガス種に依存し、0～1の間の値です。kが1に近づくにつれて、開始電圧と絶縁破壊電圧の値が近くなります。

この投稿の目的は、方程式を数学的に導くことではなく、方程式のさまざまな用語の意味を簡潔かつ直感的に説明することです。さらに、流れの特徴に関する方程式から推測できる包括的な概念のいくつかを分析することも目的としています。 私たちが利用する基本方程式は、質量、運動量、エネルギー保存の原理を表現したものです。これらの原理は、ラグランジュ参照枠内で最も効果的に表現され、理解されます。ここでは、時間の経過とともに変化しない流体小片の経路に関連する運動を描きます。 とはいえ、流体とは独立した空間参照枠内の点を通過する流れを記述するオイラー参照枠は、概念的および定量的な理由から、最終的には好ましい選択肢です。この文脈で私が採用する方法は、ラグランジュフレームにおける保存則の重要性を簡単に説明した後、オイラーフレームにおいて保存則がどのように明確化されるかについての議論に移行することです。 ラグランジュとオイラーの両方の観点から、それぞれ異なる定義ではありますが、小さな流体体積の挙動を調べます。偏微分方程式(PDE)として保存則を導出することは、流体区画を限りなく小さな次元に近づける正式なプロセスを伴います。本講演ではこの手順の詳細には触れませんが、読者の皆様には、どちらの参照フレームにおいても流体区画は任意に微小なものとして概念化されるべきであることを覚えておいていただくことが重要です。 Lamb(1932)は固定ラグランジュ流体区画の定義を提供しており、それは時間を通して同じ流体粒子のみで構成されていると述べています。この一貫性を維持するためには、区画の境界面は、流体粒子がその境界面を通過しないように流体とともに移動する必要があります。しかし、この概念は、私たちの概念的な連続体の世界でのみ成り立つ理想化であることを認識することが重要です。現実には、分子は必然的にこのような境界を両方向に拡散します。私たちにできる最善のことは、境界が流体の平均的な動きに従うようにすることであり、その結果、境界を越えて物質が正味で移動することはありません。どのような観点から見ても、小包は常に同じ量の物質を含み、境界面を横切る物質の正味の流出はありません。質量拡散を無視するこのアプローチは、相対的な化学種濃度が一定である単一化学種流体または多種化学種流体の場合に有効です。しかし、相対的な種濃度が大きく変化する場合は、ラグランジュ流体区画の定義が問題になります。当面は、このラグランジュ記述の小さな制限を見過ごして、議論を進めます。 前述のように、質量、運動量、エネルギーには保存則があります。これらの量は物理学と熱力学の基本であり、保存が必要だからです。圧力や粘性応力はその性質上、保存則を持ちません。質量、運動量、エネルギーは流体材料と複雑にリンクしており、流体材料と共に対流します。これらの対流量はラグランジュ流体区画に関連付けられ、区画内の量の変化は区画内またはその境界での物理的プロセスによってのみ発生することを意味します。保存則はこれらの変化を定量化する役割を果たし、ラグランジュの視点における質量、運動量、エネルギーの保存を理解するための枠組みを提供します。 流れの連続性-質量保存則 ラグランジュ記述における流体区画の正確な定義によれば、区画内の質量保存は本質的に保証されています。しかし、質量の保存を明示的に保証する方程式は、さらなる役割を果たす必要があります。連続方程式は、さまざまな点での流体密度とそれが占める体積の間の関係を確立し、それによって2つの本質的な基準を満たします：質量の保存は、すべてのラグランジュ小区画の基本原理であり、小区画の定義された特性に従っています。 ラグランジュ小区画の間に空白はなく、隣り合う小区画が交差することはありません。流体体積全体が、質量保存を維持するラグランジュ小区画で完全に満たされていると考えることが重要です。ラグランジュ記述の連続方程式は、物理的な意味で簡単に理解することができます：流体の小包の体積が変化すると、小包の質量を一定に保つために流体の密度も変化しなければなりません。 連続の方程式の基礎は物理的なものですが（上記の要件1と2）、連続の方程式が流れに課す要件は、他の方程式が課す要件ほど直接的な因果関係ではありません。例えば、運動量保存式では、力が直接加速度を引き起こします。https://www.youtube.com/watch?v=zUaD-GMARrA 流体粒子の力と運動量保存則 ラグランジュ参照枠では、運動量の保存はニュートンの第2法則、F = maによって明示的に強制されます。私たちのラグランジュ流体小包は一定の質量を持ち、その加速度はその小包に作用する力の累積効果によって決まります。 重力や電磁力などの外力が小包に作用することがありますが、航空力学では通常、これらの力は重要でないと考えられています。主に、隣接する区画が区画の表面に及ぼす力に注目します。ニュートンの第三法則によれば、これらの表面力は共有境界を越えて等しく、かつ反対でなければなりません。これらの力は、見かけ上の内部流体の「応力」と呼ばれます。これらの応力は、理想化された連続体の世界では分布応力と見なすことができますが、実際には分子運動による運動量移動から生じる見かけ上の応力に過ぎないことが認識されています。それでも、今後は実際の応力として扱います。 以前の「CFDのすべて」-「空気力学の基礎」の投稿では、これらの応力をテンソルとして表現する概念を検討しました。このアプローチは、数学的な操作に関しては有利であることが証明されています。しかし、物理的な理解を得るためには、力ベクトルで考える方が直感的です。応力テンソルを区画間の仮想的な境界に垂直な単位ベクトルで縮めることで、境界を横切って作用する単位面積あたりの力を表すベクトルが得られます。さらに、このベクトルを、境界に垂直な成分と平行な成分の2つに分解することができます。NS方程式の文脈では、垂直成分は局所的な静水圧と仮定され、しばしば静水圧と呼ばれます。一方、平行成分はせん断応力と呼ばれ、粘性の影響のみから生じます。https://www.youtube.com/watch?v=VvDJyhYSJv8圧力を直感的に理解することは、連続体流体力学に固有の性質であるため困難です。圧力は、空間内の特定の点を包含する仮想的な境界に作用する法線応力として視覚化することができます。スカラー量であるにもかかわらず、圧力は与えられた点ですべての方向に一様に力を及ぼします。当初、この概念を理解することは難しいかもしれません。Anderson and Eberhardt (2001)などの一部の論者は、静圧を「流れに平行に測定された圧力」と誤って定義しています。しかし、この記述は、流れの方向に影響されず、あらゆる方向に均一に作用する圧力の本質に反しています。圧力を理解するためのより直感的なアプローチとしては、小さいけれども有限な流体小区画への影響を考えることが挙げられます。圧力が一定の場の中で、この小区画は周囲の流体から全方向に等しい内向きの力を受けます。 小区画に加速度を発生させるには、小区画のすべての面に作用する応力の合計がゼロ以外のベクトル和になる必要があります。小包の反対側の面の応力は反対方向に作用し、その大きさが等しい場合は相殺されます。圧力が一定の場では、法線応力は打ち消し合い、その結果、不均衡な力は生じません。不均衡な力を発生させるには、区画の反対側の応力の大きさが異なる必要があり、不均一な圧力または粘性応力が必要になります。その結果、不均衡な力は応力そのものに依存するのではなく、応力勾配に依存することになります。これは通常、不均一な流体の流れを伴います。力が流体区画とその隣接区画の運動に影響されることを考えると、応力と速度の因果関係は円形になり、解析が複雑になります。このテーマについては、次回の「CFDのすべて」シリーズの "空気力学の基礎 "でさらに詳しく説明する予定です。 小包の加速度は運動量の方程式によって支配されるため，小包の速度を求めるには方程式を積分する必要があります．このシリーズの後続のセクションでは、非粘性流体の定常的な流れについて運動量の方程式を積分すると、非常に価値のある流れの関係式であるベルヌーイの方程式になることを示します。

1. 精製プロセスにおけるイオン液体の応用 石油精製は、1世紀以上にわたって世界の経済発展と技術進歩を牽引してきた重要な技術の1つです。製油所で使用されている技術の多くは成熟していると考えられていますが、業界は常にプロセスの改善、環境への影響の低減、安全性の向上、コスト削減を達成する方法を模索しています。特に、水素化脱硫（HDS）、水素化脱窒素（HDN）、水素化脱酸素（HDO）およびアルキル化の既存技術の改良に大きな焦点が当てられています。そのユニークな物理的・化学的特性と、従来使用されてきた溶媒や触媒を凌駕する環境上の優位性から、このような精製プロセスにおけるイオン液体への関心は、近年飛躍的に高まっています。 . IL ベースのアルキル化触媒は、従来の HF ベースの技術に関連する腐食 (応力腐食割れなど) や安全性、操作性といった大きな課題を回避しながら、効率的なアルキル化を促進することが証明されています。アルキル化では通常、硫酸やHFなどの触媒を使用して高オクタン価ガソリンを製造します。しかし、HFの使用はフィラデルフィア製油所での爆発に関連しています。米国化学安全委員会（CSB）は、HF使用に関する安全規制の更新を求めています。イオン液体（IL）を使用した燃料油の抽出脱硫（EDS）は、ここ数十年で集中的に研究されており、HDSの代替または補完的な方法として有望視されています。このプロセスは、高温、高圧、貴金属触媒と水素の必要条件といった過酷な条件下で運転されます。この既存技術を使用すると、鋼管が高温水素アタック（HTHA）故障を起こしやすくなる可能性があります。HTHA（「メタン反応」と呼ばれることもあります）は、鋼製圧力容器内に含まれる気体の水素分子と、鋼製マトリックスまたは炭化物内にある炭素原子との間で高温で発生します。この反応中にメタン分子が生成されます。この現象は、表面脱炭による機械的特性の低下や、主に粒界に存在するメタン気泡による欠陥の形成につながります。Tesoro Anacortesの事故は、メンテナンス停止後の製油所の「ナフサ水素化分解装置」の始動中に発生しました。 物理的・化学的CO2回収、ガス分離、液液抽出、抽出蒸留、冷凍サイクル、バイオリファイナリーなど、ILの主要なアプリケーションの解析に、ロバストなシミュレーション手法が適用されています。 . 2. バイオディーゼル製造の数値シミュレーション 渦流散逸モデル(EDM)とレイノルズ応力モデル(RSM)を組み合わせて、バイオディーゼル製造の数値流体力学シミュレーションを行いました。計算されたバイオディーゼル収率は実験結果とよく比較され .Mekala 氏は，ANSYS Fluent コードを使用して，充填床反応器内の流体流れ，熱および物質移動の輸送方程式を解きました． .この研究では、高沸点流体を使用してオレイン酸とメタノールをFAMEに変換するエステル化反応器のマルチフィジックス設計を行いました。FAMEのエステル化反応を維持するために必要な熱を供給するために、フェニルナフタレンが提案されたのはおそらく初めてでしょう。 . 本研究の枠組みでは、イオン液体を溶媒およびエステル化反応の触媒として有機反応に応用しました。高沸点流体の優れた特性は、石油・ガス産業における進歩とともに、エステル化反応器を加熱するための有機コンセプトをより適切かつ安全なものにしています（水が液体金属と接触すると水蒸気爆発の危険性があります）。COMSOL Multiphysics コードが採用され、連続、流体流れ、熱伝達、拡散と化学反応速度論方程式を同時に解きます。 3. 結果セクション 図1は、t = 20,000 sにおけるエステル化反応器内の3次元温度場です。図 1： t=20,000秒におけるエステル化反応器内の温度場の3Dプロット。 図1から、反応器下部の温度が上部の温度よりも高いことがわかります。これは、吸熱性のエステル化反応により、フェニルナフタレン液体から供給される熱が消費されるためです。なお、イオン液体と反応物（オレイン酸とメタノール）の熱伝導率は低い値になっています。図2に反応器内の3次元FAME濃度場を示します。図 2： エステル化反応器内のFAMEの濃度場の3Dプロット。 図2は、FAME転化率が約100％であることを示しています。同様の値は、Ref. 図 3 は、反応器の高さに沿った軸方向の FAME 濃度を示しています。図3. 温度160℃におけるフェニルナフタレン液のエステル化反応器の高さに沿ったFAME濃度の軸方向プロット。 図3は、FAME濃度が時間とともに増加することを示しています。これは、イオン液体と反応物（オレイン酸とメタノール）の熱伝導率が低いためです。 4.結論 本論文では，イミダゾリウムイオン液体を適用したバイオディー...