不確かさ定量化 — CAE用語解説

半分正解だ。材料特性や境界条件などの入力値には必ず誤差やばらつきがある。不確かさ定量化はそのばらつきが出力結果にどう伝播するかを数値で示す手法だ。例えば金属の降伏応力が±5パーセントばらついたとき、安全係数がどれだけ変動するかを定量化する。

そこでモンテカルロ法が使われる。入力パラメータをランダムにサンプリングして数百〜数千回のシミュレーションを実行し、出力の確率分布を得る。でも計算コストが高いから、サロゲートモデルと組み合わせることも多い。

航空宇宙と原子力が特に厳しい。NASAやNRCの指針では、CFD解析結果をフライト認証や規制申請に使う際にUQの実施が義務付けられている。車両衝突安全の認証でも、材料ばらつきを考慮した信頼性解析が求められるようになっている。

感度解析は「どの入力パラメータが出力に最も影響するか」を調べるものだ。UQと組み合わせることで、ばらつきを最小化すべきパラメータを特定できる。例えばエンジン燃焼解析で、燃料噴射タイミングの誤差がシリンダー圧力に最も効くと分かれば、そこの製造精度に投資する判断ができる。

その通り。シミュレーションを設計判断のエビデンスとして使うなら、結果の確からしさを示すUQは避けて通れない時代になっている。