CAEの計算時間が長い原因は？短縮に向けた対策を紹介

計算時間が長くなる主な原因

CAEの計算時間が長くなる原因は複数あり、それぞれが複合的に影響し合っています。原因を正しく理解することが、効果的な対策を講じる第一歩となります。

要素数・メッシュの細かさ

解析精度を高めようとしてメッシュを細かくすると、要素数が増加し、計算時間は大幅に延びます。要素数が2倍になると、解析手法によっては計算時間が4倍以上に増加することもあります。特に複雑な形状や応力集中が予想される部位では、局所的にメッシュを細かくする傾向があり、全体の計算負荷が増大します。

解析の種類と物理現象の複雑さ

解析対象とする物理現象によって、計算負荷は大きく異なります。線形静解析に比べ、非線形解析や動解析は計算量が多くなります。また、構造と熱、構造と流体といった連成解析では、複数の物理現象を同時に扱うため、計算時間がさらに増加します。過渡解析では時間ステップごとに計算を繰り返すため、解析時間の設定によっては膨大な計算量となります。

境界条件・拘束条件の複雑さ

接触解析のように、境界条件が解析の進行とともに変化するケースでは、各ステップで接触状態を判定しながら計算を進める必要があります。接触面が多い場合や摩擦を考慮する場合は、収束計算の回数が増え、計算時間が長くなります。

材料モデルの非線形性

弾塑性材料やゴムのような超弾性材料など、非線形な材料特性を考慮した解析では、荷重ステップごとに収束計算が必要となります。材料の応答が複雑になるほど収束に時間がかかり、全体の計算時間に影響します。

ソルバーの選択と設定

使用するソルバーのアルゴリズムや設定も計算時間に影響します。直接法と反復法では、問題の規模や性質によって適切な選択が異なります。収束判定の閾値を厳しく設定しすぎると、必要以上に計算を繰り返すことになり、時間を浪費する可能性があります。

ハードウェア面での対策

計算時間を短縮するための直接的なアプローチとして、ハードウェアの強化があります。計算環境を見直すことで、同じ解析モデルでも大幅な時間短縮が可能になる場合があります。

CPUの高性能化とコア数の増加

CAE計算はCPUの性能に大きく依存します。クロック周波数の高いCPUを使用することで、単位時間あたりの処理能力が向上します。また、多くのCAEソフトウェアは並列計算に対応しており、CPUのコア数を増やすことで計算を分散処理できます。ただし、並列化効率には上限があるため、コア数を増やすほど比例して高速化するわけではありません。

メモリの増設

大規模なモデルを扱う際、メモリ容量が不足するとディスクへのスワップが発生し、計算速度が著しく低下します。解析規模に見合った十分なメモリを確保することで、こうしたボトルネックを回避できます。特に陽解法を用いた衝撃解析や、大規模な流体解析ではメモリ消費量が大きくなるため、余裕を持った容量が必要です。

GPUの活用

近年、GPU（グラフィックス処理ユニット）を活用したCAE計算が普及しつつあります。GPUは多数のコアを持ち、並列処理に適した構造をしているため、特定の計算処理において高い性能を発揮します。対応するソルバーを使用することで、従来のCPU計算に比べて大幅な高速化が期待できます。

クラスタ・HPCの利用

自社のワークステーションでは処理しきれない大規模解析には、複数のコンピュータを連携させたクラスタ環境や、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）の利用が有効です。クラウドベースのHPCサービスを活用すれば、必要なときだけ大規模な計算資源を利用でき、初期投資を抑えながら計算能力を確保できます。

ソフトウェア・設定面での対策

ハードウェアの増強には費用がかかるため、まずはソフトウェアの設定や解析手法の見直しによる効率化を検討することが現実的です。解析の目的を明確にし、必要十分な精度を確保しながら計算負荷を抑える工夫が求められます。

メッシュの最適化

解析精度を維持しながらメッシュを効率化することで、計算時間を短縮できます。応力集中が予想される部位や関心領域には細かいメッシュを、それ以外の領域には粗いメッシュを適用する「局所細分化」が有効です。また、六面体要素は四面体要素に比べて少ない要素数で同等の精度を得られることが多く、形状が許す範囲で六面体メッシュを活用することも一つの方法です。

対称性・周期性の活用

解析対象に対称性や周期性がある場合、モデル全体ではなく一部だけを解析することで計算負荷を削減できます。軸対称モデルを2次元解析として扱ったり、繰り返し構造の1ユニットだけを周期境界条件で解析したりする方法があります。モデルサイズを削減できれば、要素数の減少に伴い計算時間も短縮されます。

サブモデリング

グローバルモデル（全体モデル）で概略的な解析を行い、その結果を境界条件として詳細な局所モデルで精密な解析を行う手法です。全体を細かいメッシュで解析する必要がなくなるため、計算時間を大幅に削減しながら、関心部位の精度を確保できます。

解析条件の見直し

解析の目的に応じて、条件設定を見直すことも重要です。過渡解析において時間ステップを適切に設定することで、不必要な計算を減らせます。非線形解析では、荷重ステップの刻み幅や収束判定の基準を調整することで、収束計算の効率を改善できる場合があります。ただし、設定を緩めすぎると解析精度に影響するため、結果の妥当性を確認しながら調整することが必要です。

簡易モデルによる初期検討

設計の初期段階では、詳細なモデルではなく簡易化したモデルで傾向を把握し、有望な設計案を絞り込むアプローチが有効です。梁要素やシェル要素を活用したり、局所的な詳細形状を省略したりすることで、短時間で多くの設計案を比較検討できます。絞り込んだ案に対して詳細解析を行えば、全体の効率が向上します。

AIを活用した新たなアプローチ

近年、CAEの計算時間短縮に向けた新たなアプローチとして、AI（人工知能）や機械学習の活用が注目されています。従来の数値解析とは異なる方法で、高速な性能予測を実現する取り組みが進んでいます。

サロゲートモデルによる高速予測

サロゲートモデルとは、計算負荷の高いシミュレーションの入出力関係を学習し、その結果を高速に予測する代替モデルです。事前にシミュレーションを実行して学習データを蓄積し、機械学習アルゴリズムでモデルを構築します。一度構築されたサロゲートモデルは、新たな入力条件に対してシミュレーションを実行することなく、短時間で結果を予測できます。

特に、設計パラメータを変えながら多数のケースを検討する最適化問題や、リアルタイムでの応答が求められる場面で効果を発揮します。従来の数値解析では数時間から数日を要していた計算が、数分から数十分程度で完了するケースも報告されています。

深層学習を用いた解析結果予測

深層学習（ディープラーニング）を用いて、形状や条件から解析結果を直接予測するアプローチも研究・実用化が進んでいます。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やグラフニューラルネットワーク（GNN）といった手法を活用し、3次元形状と物理現象の関係を学習させることで、メッシュ生成やソルバー計算を介さずに結果を得ることが可能になります。

このアプローチは、形状最適化のように膨大な数の設計案を評価する必要がある場面で特に有効です。従来は計算時間の制約から検討できなかった規模の探索が、現実的な時間内で実現できるようになります。

AI活用における留意点

AIを活用した予測は高速である一方、いくつかの留意点があります。まず、学習データの範囲外の条件に対しては予測精度が低下する可能性があります。また、学習データの品質や量が予測精度に影響するため、適切なデータの準備が重要です。

現状では、AI予測は従来のCAEを完全に置き換えるものではなく、設計初期の高速なスクリーニングや傾向把握に活用し、最終的な検証は従来のシミュレーションで行うという使い分けが一般的です。用途に応じて両者を組み合わせることで、開発全体の効率化を図ることができます。