FFT — CAE用語解説

FFTは時間域の信号を周波数域に変換するアルゴリズムで、CAEでは主に「信号処理」と「解析の入出力変換」の2つの場面で使う。①実験データの処理：加速度センサーや歪ゲージの時刻歴データをFFTで周波数スペクトル（PSD）に変換して、どの周波数成分が支配的かを把握する——これがFEMモデルの固有周波数との比較に使われる。②スペクトル疲労解析：荷重PSDを入力としてFEMの周波数応答を使った疲労解析（PSDベース）でFFTが内部的に使われる。EMAやNVHデータの解析では「FFTなしには何もできない」というくらい基礎的なツールだよ。

自動車NVH開発の基本フローは「計測→FFTで周波数特性把握→問題周波数特定→FEMで発生源・伝達経路解析→対策設計」だ。例えばエンジン回転数に比例して変化するうなり音があったとき、車室内マイクとボデー各所の加速度センサーの信号をFFTしてどの周波数で支配的かを確認する。次に「その周波数がエンジン次数（4気筒なら回転数×2）と一致するか」でエンジン起振力を特定する。さらにOperational Modal Analysis（OMA）で走行中の振動モードを同定してFEMと比較するのが一般的な開発プロセスだよ。