パラメトリックスタディ — CAE用語解説
パラメトリックスタディ
設計パラメータの感度を調べる
パラメトリックスタディって、最適化と何が違うんですか？
最適化は目標値に向けて最良の設計を自動で探すけど、パラメトリックスタディはパラメータを変えながら応答の傾向を把握する「探索」だよ。どの変数が結果に効くか、どの領域が重要かを理解するのが主な目的だ。
具体的にはどんな場面で使うんですか？
例えば熱交換器の設計で、フィン高さ・ピッチ・板厚を各3水準変えて計算し、熱抵抗と圧力損失がどう変わるか確認するような作業だ。どのパラメータが支配的かがわかれば、その後の最適化も効率的に進められる。
DOEとの組み合わせ
全部の組み合わせを計算するのは大変ですよね？
そうだから実験計画法（DOE）を使うんだよ。直交表や中心複合計画（CCD）でサンプル点を絞り込んで、少ない計算回数でパラメータ影響を把握できる。最近は機械学習でサロゲートモデルを作ってからスタディする方法も増えている。
結果の見方で注意点はありますか？
感度の「大小」だけでなく「相互作用」を見ることが大事だ。例えばフィン高さと板厚の組み合わせで熱抵抗が急変する領域があったりする。そういうパラメータ間の相互作用を見逃すと設計ミスにつながる。
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