第59回 東レ科学振興会科学講演会記録
平成21年9月18日 東京 有楽町朝日ホール

ものづくりに新しい価値を創造する
計算科学

東京工業大学大学院理工学研究科教授

萩原一郎

本日は大変名誉ある講演会にお招きいただ

体設計して試作し、実験して、生産準備、生きましてありがとうございます。本日の内容

産というスタイルでつくられていたわけです

ですが、第１部と第２部に分けています。第が、この直列型の開発スタイルでは実験して、１部は、計算科学によって、自動車の開発ス

目標未達ならまた設計に戻るということで、タイルが変わったという例です。それからシ開発時間が相当かかっていました。計算科学

ミュレーション技術の変革を衝突解析を例にを用いることによって、図１に示しますようして述べます。第２部は、最近のトピックスにクレイモデルをつくらずに最初から３次元として、日本伝統の折り紙を洗練して、もののCAD、試作車の代わりにコンピュータ上づくりの最前線に利用する例。それから学術で詳細なデータモデルをつくる、実験の代わ

会議で計算科学シミュレーションと工学設計

りにコンピュータシミュレーションを行う、分科会が設けられていますが、そこでマルチ

こういうスタイルに変わってきた。これはフスケール・マルチフィジックス、心と脳が二ィジカリー・ベースト・グラフィックスといつのキーワードということで、こういった新って、コンピュータ上で車を走らせて性能をしい領域への科学技術シミュレーションの役

チェックすることで開発期間を非常に短くす

割などについて紹介したいと思います。

る。これを実現する三つの要素として、幾何

まず第１部の設計プロ
セスのイノベーションです。これは新車開発のプロセスです。簡単に説明
しますと、たとえばブルーバードとか商品が決まると、イメージスケッチ
して、クレイモデルをつくり、クレイモデルを３次元レイアウトマシンなどで計測しこれを元に外板の３次元CADをつくります。これと並行して内板、シャシー、エンジン
は直接機能設計から入り、それでこれらの部品を合図１ 開発スタイルのイノベーションイノベーション（物理モデルからデータモデルへ（直列型から並列型へ））

13

学モデリング、シミュレーション、そしてポ

これは昔のもので見にくい面がありますが、スト処理のようなビジュアライゼーションがご容赦願います。これをざっと流していきまあります。計算科学を使うことによって、図す。これはデザイナーがイメージスケッチし１に示しますように直列型から並列型の開発ているものです（図２左上）。そのイメージ

スタイルが取れ、設計初期段階で生産まで検スケッチしたものから、クレイモデルをつく討するというスタイルに変わっている。こうっていました。車というのは性能だけでなく、いう自動車開発スタイルの変革によって、企外観品質も商品性にかかわってくるので、ダ画してから市場に出るまで40〜60カ月かかっ

イノックスフィルムというのを張ります。こていたのが、図２に示しますように12〜20カ

れは実際の車に近い光沢を出すものです。こ月と大幅に開発期間は短縮されています。

ういうダイノックスフィルムを張るのは時間

ソフト／ハードの時代といいますか、思いが非常にかかります。このようにかなり丁寧つきだけでは新しいものはなかなかつくれなにつくる必要があります。これができた後、い。ソフトに裏付けられたハードというもの

たとえばヨーロッパで販売する場合は、ヨーが重要になってきています。こういう計算科

ロッパに近いような風景のところに持ってい学シミュレーションですが、日本のメーカーって、人間が車の周りをぐるぐる回って見栄が最も上手に使う。たとえば日本の自動車メ

えをチェックするといったことをやっていたーカーのモデルと海外のメーカーのモデルとわけです。

では、段違いに日本のメーカーのモデルのほ

これはエクステリアのモデリングです。イ

うが精細ですばらしいということになっていンテリアとエクステリアのコンビネーション

ます。その結果、もちろんそれ以外の要素もを見ているところです。最近はコンピュータ

ありますが、自動車業界の新しいハードはいを使って、たとえば身長175センチの人の前

まや70〜80%は日本の自動車メーカーから誕

方視界がどのような状況であるかも事前にチ生しているかと思います。

ェックします。

図２ 計算科学による自動車開発期間の大幅な削減の様子

14これはエンジンルームのレイアウトです。
いまはボンネットを開けても容易には見られます。
これはエンジンルームの熱流動解析ですが、ませんが、電子制御がよく使われていますのエンジンルームの中は非常に高温です。高温で、非常にたくさんの油圧ホース類が実際エの場合は実験も難しいということで、シミュンジンルームの中にあります（図２右中央）。

レーションでしか検討できないケースも多々これら油圧ホース類の特徴ですが、取り付けあります。計算科学シミュレーションによっ点が決まっても、納まり形状という言葉で呼て、こういったことも事前にチェックできる

ばれていますが、形状がなかなか定まらない

ようになったわけです（図４左上）。

ということで、取り付けてみないとよくわか

それから車の衝突ですが、市販車は300万らなかったのですが、こういったことも計算円ぐらいだとしても、試作車になると5,000

科学シミュレーションで事前検討が可能とな

万円とか１億円ぐらいします。しかも衝突実ったことも開発期間を短くしています。

験は１台の車両で１回しかできない。また安これは風洞実験ですが、このように大規模

全のレギュレーションはどんどん厳しくなっな風洞装置を使って空力特性が検討されます。

ていきますので当初高価なスーパーコンピュ

空気抵抗が大きい場合、高速で走ると揚力がータ購入に及び腰だった自動車メーカもスー

大きく不安定になるので非常に重要だという

パーコンピュータを用いた計算科学シミュレ

ことと、デザイン性と関係するので、かなりーションに頼らざるを得ない状況になったわ

早い時期からチェックされます。いまは図３

けです。たとえば前面衝突の場合は、客室がに示しますように風洞実験の代わりに車体周大変形すると非常に危険ですので、車両前部りの計算科学シミュレーションで検討される構造で運動のエネルギー吸収を図るわけです。

ケースが通常となっています。これは数値風

この前部構造ですが、エンジン、サスペンシ

洞ともいえます。渦の発生状況などをチェッョン、ボディーからなっていて、実はエンジクします。後ろのほうにこのような渦がある

ンとかサスペンションは変形しないので、ボと、高速で走ると浮き上がるということで、ディーの変形でエネルギーを吸収する。ボデ

リアスポイラーを置いて、その効果を見ていィーは建築構造物と同様、パネル類とメンバる。こういうのもシミュレーションで行われー類からなっていて、メンバーが最も大きな寄与をしています。メンバー
は、簡単に確認できますが、曲げには非常に弱い。ところが圧潰には強いということで、
前後方向に走るサイドメンバ
ーがある意味では命綱です。
前面衝突とかオフセット衝突というのは、サイドメンバーのエネルギー吸収特性に左右されるということです。これがサイドメンバーです（図４右上）。これは前面衝突解析のシミュレーションで応力状況を見たものです。前部構造に変形が集中しており良い設計

図３ 実機風洞実験から数値風洞実験へです。いまは衝突シミュレー
15図４ 500種類以上の車両モデルの一例

図５ 車両モデル、モジュール、部品、各段階での設計モデル（車両全体→モジュール→部品への性能の落とし込み）

ションで検討を行い実験は最後の確認にだけ突、後面衝突、サイド衝突、オフセット衝突行う。また乗員の他、エアーバックやシートと、どんどん増えてきています。これはオフベルトなどの乗員拘束装置も組み入れた大規

セット衝突の例（図４下）ですが、車同士で模モデルでシミュレーションは行われていま実験するのではなく、アルミハニカムのバリす。車の安全のレギュレーションも、前面衝アに衝突させるという実験をやっていて、そ16

れに対応するシミュレーションです。

解析の歴史と計算科学の発展の経緯にふれてこのように車を市場に出すために、部品単みたいと思います。衝突解析は、1967年に米位、コンポーネント系、車両系、そして性能

国の連邦安全基準ができたのが発端となりまも動力性能、操安、乗り心地、振動、騒音、した。1967年というと、ちょうど米国が日本

安全性、空力など、試験項目が400以上あり車を警戒しだしたというところです。このこます（図５）。こういったものを実験していろはまだ日本メーカーはGMとかフォードにると大変ですが、計算科学シミュレーション

水をあけられていて、とてもいまのような状で設計段階でできるようになったということ

況は想像できなかったわけですが、米国政府です。また計算科学によって並列型の開発がもちょっとおかしいと心配しだした。日本車

できるということで設計の初期段階で図６には小型車、米国車は大型車ですから、両方が示しますように製造、組み付け、塗装等の検衝突すると必ず大型車が勝つということで、討も行なわれるようになっています。

レギュレーションを厳しくすると日本車が撤

それから自動車の特徴として、たくさんの退するだろうとも言われていました。

性能がそれぞれトレードオフの関係にありま

これは前面衝突の例ですが、ハンドルの付す。たとえば質量を下げると、騒音、振動、け根がダッシュのところにあって、衝突する

安全性が悪くなります。ところが燃費はよくとエンジンがダッシュに突っ込んできます。

なる。こういった非常にたくさんのトレード

それで時速30マイルで剛壁面に前面衝突した

オフの関係にある性能を高いレベルで両立さとき、ダッシュ上のステアリングの付け根のせる、これが設計の難しさということになり後退量が2.54センチ以内という、非常に厳します。

い条件が課されました。しかし、こういう難

ここで物づくりの計算科学を牽引した衝突

しい基準が設けられると、だいたい日本のメ

図６ 設計初期段階での製造・組みつけ・塗装検討

17

ーカーが先に対応します。当時コンピュータったことに対応できないので、どうしてもシはそれほど大きなものではなく今日のようなェルモデルで計算する必要があったわけです

有限要素法（FEM）による大規模な計算技

が、とてもできなかった。

術もなかったので、図７に示しますように自図７に示しますのは代表的なモデルですが、動車そのものをマスとバネに分ける。ある意

80年ぐらいまではせいぜいマスバネでした。

味では１次元のシミュレーションで日本のメ

これが最初の日産自動車で開発されたマスバ

ーカーによって真っ先に対応がなされました。

ネモデルです。それから梁のモデルです。

ところがレギュレーションは前面ばかりでな

いまはシェルで行われていますが、それはく後面、側面、オフセットと多様にまたどん

困難で上述のように多くの挑戦をはね続けま

どん厳しくなるに従って、マスバネの１次元した。ところが同じく図７に示しますように、解析だけでは対応が難しくなり、有限要素法

1987〜89年にPAM-CRASHとかDYNA3D、とか差分法が利用されたり、それからサイド

HONDOといった衝突専用の市販ソフトが出メンバーというのはある意味では真直材に近てきました。これらはシェル要素で、われわ

いので、真直材の圧潰実験などで検討されてれができなかったものができてきたというこいました。

とで、どうしてうまくいったのか、われわれ

このころはコンピュータからの制約もありのほうで図８のように分析をしたわけです。

ますが、解析技術的にもシェル要素の衝突シ

どうしてそれがうまくいったのかというと、ミュレーションは非常に難しかった。せいぜ

まず数値理論からの逸脱でした。有限要素法

いできたのはメンバー、梁要素です。われわのソフトというのはもちろん厳密な数学理論

れも梁要素で開発していました。ところが、に基づいて開発されるわけですが、逸脱して梁要素の場合は、圧潰するときに、梁の屈曲つくられている。どうして逸脱してよかった

部の断面積が非常に小さくなります。そういのかというのは格好の研究テーマとなり、結図７ 衝突解析の歴史／シェル要素実現前と実現直後とモデルの変遷

18

図８ シェル要素による衝突解析成功の秘訣

果オーライの場合は必ず後でそれなりの理由を求めるのは相当に大変です。それに対し陽が付けられるわけですが、次の三つの逸脱し解法の中心差分法ですと、右辺にはステップたものがあったということです。

ｎまでの状態量しかなく質量マトリクスの割

これは専門的になりすぎるのでざっと説明

り算で一発でステップ（ｎ+１）の状態量がするだけにしたいと思いますが、まず、集中求まります。しかも、質量マトリクスは、集質量マトリクスを用いた陽解法の中心差分法

中質量マトリクスを使うと対角マトリクスにの利用でした。それまでは精度と安定性が保なるので、計算時間は非常に短い。ところが、証されているニューマークβ法とかウィルソ

集中質量マトリクスのモーメントの項はゼロンθ法などの陰解法が使われていました。

です。それで数値的に不安定が生じますが、衝突のような動的というか過渡的な現象は、衝突の瞬間を時刻ゼロとして微小時間刻みごそこをある意味では数値の理論からはみ出してやったということです。

とに逐次的に変位、速度、加速度などの状態

それからアワグラスコントロールです。有量を解いていきます。ステップｎまで求まっ限要素法の剛性マトリクスを求めるときに、たとし次のステップ（ｎ+１）の状態量を求

数値積分をしますが、ガウスの数値積分理論

める時、陰解法、陽解法ともに左辺にステッというのがあって、被積分項は基本的に多項

プ（ｎ+１）の状態量があるわけですが、陰式になるわけですが、次数によって必要な積解法では、右辺にもステップ（ｎ+１）の状

分点数が決まります。実はそのとおり積分点

態量があるため繰り返し計算が必要でその計を設けると、ロッキング現象といって、塑性

算は、剛性マトリクスで割り算するようなイ域に達した後剛すぎるという状況が生じましメージです。有限要素法の剛性マトリクスはた。それに対して積分点数を減らす次数低減

対称でゼロ成分が多いという極めて良好な特積分シェル要素は、数値理論から逸脱するも性を有していますが、それでも逆マトリクスのの、ロッキング現象がなくなった。どうし19

てなくなったのかはその後の研究で明らかに通りの対応ではやはり難しいという教訓にもされました。その数理理論を犯した代償としなりました。以上の分析を元に市販ソフトをて、アワグラスモードといって、変形などとベースに新しい機能を加え、より良いシステ

関係のない砂時計のようなモードがときどき

ムの開発もすぐに行いました。ほかで成功し出てしまう。出ないようにするためにアワグたらすぐキャッチアップして抜くという心意

ラスコントロールパラメータがあらたに採用

気でやっていたわけです。

されています。

実験だけだとなかなかわからなかったので

さらにラジアルリターンアルゴリズムです。

すが、開発したシステムを使って図９に示し

弾塑性解析の難しいのは、材料特性として、

ます真直材の圧潰の現象に関し次のようなこ相当応力―相当ひずみの構成方程式で材料特とが初めて明確にわかりました。

性を与えますが、ステップ（ｎ+１）で、要サイドメンバーというのは矩形断面で軽量素の一部が弾性域から塑性域に初めて移行す化のため中空断面となっていて、これが圧潰るとしますと、これらの要素上で使用されるしていくのですが、部材全体が圧潰するので相当応力―相当ひずみの関係はもともとの構はなく、折り畳まれるようにある間隔で規則

成方程式からこのように上にはみ出し、次の正しく局部的に圧潰していきます。これも計ステップ以降、実力以上の強度となってしま

算科学シミュレーションによって明確にわかいます。この対応が弾塑性解析で非常に難しったわけです。矩形断面の縦横長さをａとｂいわけですが、構成方程式から逸脱したら次とします。荷重が負荷されると、最初は荷重のステップで強引に構成方程式上に戻してしと変位の関係は線形です。あるとき、図９にまうというラジアルリターンアルゴリズムも示しますように上端からａ+ｂ／２の断面上、厳密には許されないわけですが、こういった

一番弱い壁の中央で面外方向にぺこっと変形もので成功したということです。

します。このように変形の場が突然変わるの

このようにブレークスルーは、ただ教科書を座屈といっていますが、座屈が生じて、荷図９ 衝突解析シミュレーションの基本となる薄肉開断面真直部材の圧潰解析と現象20

重―変位線図の傾きが少し寝てきます。上端

せんが2000年代は１年未満。1980年代は、設からａ+ｂ／２の断面上の４つの角部が最後計して試作し実験し、だめだったらもう一度までがんばりそれらが屈服すると荷重は急激設計し直す。この周期をロットと称しますがに下がります。次に上端からａ+ｂの断面がこれを５ロットぐらい繰り返したわけです。

頑張りだして、再び荷重は上がっていきます。

1990年代は３ロット、いまは１ロット、計算

こういうアコーディオンのような変形をさせ科学シミュレーションで性能をつくり、あとることによって、衝突エネルギーをできるだ

一発の実験で確認する、そういう時代に入っ

け多くサイドメンバーで吸収させるというこているかと思います。このように、計算科学とを目指した設計がなされます（図９）。

シミュレーションを核とするCAD／CAM／

それから圧潰後の断面形状が実は３種類に分かれますが、こういったことも計算科学シ
ミュレーションによって明確になりました。
衝突実験では微妙なところで再現性がなく、CAEの進歩によって、製品開発期間が短くなってきているということです。
昔は日本で設計したものを海外でつくるときは、図面を持っていって、その図面でつく

自社内で実験するとうまくエネルギー吸収しる。しかし、もう図面を持っていく必要はな

たのに、輸出先のテストではうまくいかない

く、データの送受信で世界どこでも同時に全ことも耳にしたことがあります。これはどうく同じものが造れる。

してかといいますと、衝突実験というのは精以上のようにCPUのキャパシティーの増密機械のような極めて精密な実験をしている加とともに、試作車台数も減ってきています。

わけではなく、時速30マイルで剛壁面に衝突

この開発期間が短くなったのはもう一つ、させるというもので、片当たりするようなこ

リバースエンジニアリングも非常に重要な役ともあります。そうすると再現性がない場合割を担っています。たとえば現在はCADデもある。それで本来座屈するところで確実にータからものを造るというのが基本ですが、座屈するように、その断面上につぶれビード

CADデータがないとき、他社の車の性能をを置くというのが我々の特許で日本車のサイ解析で確認したり、自社製品でも前の型のエドメンバーはだいたいこういう形式になってンジンを使うとか、製造されたエンジンは実いて、この特許は91年に米国でも基本特許とは元のCADデータと微妙に違っています。

なりました（図９左上）。これもソフト／ハ

製造技術の問題で、CADデータどおり造れードといいますか、思いつきだけではなく、ていない。計測すると、おびただしい数の点

きちんとした計算科学シミュレーションによ群が得られます。それを基に構造再構成してって、こういう新しい構造もつくる時代にな

CADデータを造る。こういうリバースエンっていると考えられます。

ジニアリングというのも、ものづくりに非常

潰れビードを設けないと先端から順番にに役立っています。

（ａ+ｂ）／２、（ａ+ｂ）、３（ａ+ｂ）／２、

次に、最近のトピックスですが、折り紙と…と規則正しくアコーディオンのように潰れいう、私のやっているものを少し紹介させてるのは困難で途中で折れ曲がりそれ以降後続いただきたいと思います。図10に示しますの断面の貢献がなくなり荷重が下がるのみでように少し注目して頂いています折紙工学と再び上がってきません。計算科学シミュレー

いうのがキーワードとなっています。JSTのション技術の進歩によって、潰れビードの適サイトに2008年度から日本の科学技術の紹介

切な形状と配置が得られ、これにより再現性のコーナーがあって、折紙工学も掲載していも十分に得られるという状況になっています。

ただいています（http://sciencelinks.jp/

ここで製品開発期間の短縮ですが、1980年

content/view/656/260/）。これは日本の伝統

代は2.5年間、ちょっと言い過ぎかも知れま

的な手工芸である折り紙の技術を科学的に研21

図10 注目される折紙工学

究して工学に応用しようとする学問ということで、私のほうで日本応用数理学会に研究会を立ち上げました。

が必要となってきます。
横風への対応として、われわれは機械式ではなく、電気式のステアバイワイヤというもこういう折り紙がどのように車に入ってくのを開発しています。これは今日の本題ではるのかを見てみたいと思います。いまエネル

ないのでこれだけにしておきますが、あとはギー危機でCO２の問題などがあって、軽量化

折り紙を使って車体を軽量化する。車体が軽が非常に重要なファクターとなっています。

量化されると、車体を支えるサスペンション

私は、運輸分野における基礎的研究推進制度も軽くできる。車体とサスペンションが軽く（H19〜H21）（鉄道・運輸機構）で図11に示なると、馬力も少なくて済むということで、しますように「超軽量車両実現の突破口とな

車の軽量化はまず車体からスタートします。

る技術の基礎的研究」という題目で車両重量

折り紙というのはどんなに複雑でも２次元でを半減するということを目標に検討していますが、３次元折り紙を初めて開発し、それをす。容易に軽量化できない理由が二つありま

メンバーに使おうとしています。パネル類は、す。一つは車体の問題で、騒音・振動とか衝対重量比で強度が一番高いのはハニカムコア

突特性が非常に悪くなるということです。あですが、ハニカムコアに代わるトラスコアとと一つはあまり軽くすると、突風等で容易にいうものを発明、開発しています。

横転するということです。人間は身長によっ

まずパネルの軽量化です。ダイアコア、トて体重がだいたい決まるように、車も容積がラスコアと言ったりしていますが、こういっ

決まると、基本の重量があって、半減などかたものを開発しています。実際、フロアパネ

なり逸脱するといろんな問題が生じます。そルなどをつくっています（図11）。

れを生じないようにするのにブレイクスルー
22

折り紙というのは日本の伝統文化として世界から尊敬され、いまや「Origami」と英語にもなっているわけです。ただ、産業応用となると、英国のエンジニアによって日
本の七夕飾りを参考に造られたといわれているハ
ニカムコアだけしかない。
ハニカムコアというのは蜂の巣のような構造となっていて、縦方向の剛性は非常に強いですが、せん断に弱いということで、上下面にパネルを貼り付
けサンドイッチ構造にする必要があります。これ

図11 容易に軽量化できない理由とその対策

はハニカムコアの製造法（超軽量車両実現の突破口となる技術の基礎的研究）

で、展張式とコルゲート
式の二つの方法があります。
ハニカムコアは航空機を中心に利用されています。ただし、コルゲート
式も展張式も基本的に糊付けされるなど非常に複雑な工程となっているので、高価です。したがって、図12に示しますように自動車車両ではレーシ
ングカー、列車では新幹線に応用されていますが、まだ乗用車などには滅多に利用されない。

図12 ハニカムコアとトラスコアの比較

これまで開発されたコアパネルのほとんどは角柱あるいは円柱の集隙間なく充填できるのかそれらのパターン自合体の形状をしており形状に対する幾何学的体は、芸術や建築の分野で残されてきた様々な考察や体系化がなされることはありません

な模様の中に、はるか昔から見ることができでした。既存の枠組みに捉われない新しい軽ます（図13）。これらの平面、空間図形のパ量コアパネルを創製するためには、コアパネ

ターン群が、その神秘的な美しさだけでなく、ルの形そのものに対する研究が不可欠であり優れた構造的、機械的性質を持つことは、米

古典的な幾何学に立ち返ることが必要である

国の建築家バックミンスター・フラーが設計と考えます。どのような図形が平面、空間をした様々な建築物の中に見ることができます。
23

でオクテットトラスというのが非常に安定しているということで定評があります
が、トラスコアはオクテッ
トトラスに面を貼り付けた形状となっています。さらにこの空間充填で得られた
トラスコアから切り隅とか面離とか日本人得意のいろ
んな折り紙操作によって、多くのバリエーションが得られる。例えば適当に空をつくることによって、このような形状もできる。これ
図13 平面充填形と建築構造物への利用例／
空間充填幾何学から創生されるトラスコア

はカーボンナノチューブの形 状 で す （ 図 1 4 右 上 左 ）。
これはジュノのスピナー（図14右上右）で、建築で非常に有名なものらしいですが、こういったものが出てきます。少し変わった適用例ですが、このようにロケットのフェアリングなどの小さな場所に丸めて収納し宇宙ステーションなどで展開し上下を合わせることによって宇宙空間に大きく広がる枠に使えないか検討しています（図14右下左）。
それからハニカムというの

図14 トラスコアの折紙操作による菱形とトラスコアの特性は曲面化が難しいですが、
トラスコアは曲面化ができる（図14右下右）。トラス

また蜂の巣や珊瑚，有孔虫等にみられる幾何コアというのは非常に安定ですが、空を適当

学模様は、これらの優れた特性を生物が進化につくることによって、収縮・展開も利用での過程で取り入れてきた結果であるといえま

き迅速にビル、ドームなど大規模構造物を造す。

るというような検討もしています。ハニカム

図13に示しますようにトラスコアもこの空

コアは糊付けするので、熱に弱いということ

間充填の幾何学を利用して開発しています。

で、たとえば高層ビルのフロアなどには使え

この四面体と八面体はそれぞれ単独ではこのない。トラスコアはプレスで造れます。これ

ように容易に曲がりますがこれを図のようにはプレス成形の解析モデルです。コア高さが合わせるとほとんど変形しない。建築構造物

高いといきなりトラス形はつくれないという24

ことで、まず球形にして、それから三角形に

回転しながら収縮し反力も相当期待できる。

する多段階のプレス成形解析シミュレーショ

この性質を自動車のエネルギー吸収部材に利ン技術を開発しています（図15）。このよう用できないかという研究です。実際この構造な製造の計算科学シミュレーションは非常にを利用すると、いままでにない非常に優れた

難しいですがこういうシミュレーション技術

特性が得られています。それをお見せしたいがないと、せっかく新しいものを考えても安と思います。

価に製造できず世の中に出ないということになります。

いまのサイドメンバーというのは、われわ
れのほうで1991年に出した特許を基にして、ハニカムコアがすでに数兆円の産業となっ上述のようにビードを設けています。これをていますから、トラスコアはそれ以上の産業設けないと途中で容易に折れ曲がり特性の再になるのではないかと期待しています。

現性もない。ビードを設けることによって初そしてこれを車に利用するわけですが、こめて理想的な圧潰モードと再現性が得られる。

れが平板の共振周波数ですが、同じ重量でも、いまのサイドメンバーはかなり苦労して造ら

数倍周波数が上がっています。トラスコアがれているわけです。

フロア構造に適用されると、低周波の振動が小さくなるということがいえます。

それに対して、これはハイドロフォーミン
グで成形した反転螺旋型です。実際のサイド

次にメンバーの軽量化です。これは図16

メンバーは、完全なアコーディオン型ではなの反転螺旋型円筒折り紙構造（以下、簡単に

く、だいたいこんな感じです。サイドメンバ

反転螺旋型）といって３次元折り紙です。左ーはできるだけ潰したいですが、自らのかさと右が一致する、それから展開できるというばりのために70%で変形は止まります。とこ条件で、αとβを決めます。αは多角形の辺ろが折り紙構造の反転螺旋型ですと、確実に数を決めます。βがこの範囲にあると、簡単

ぺしゃんこになります。そういったことで変に収縮します。ところがこれを逸脱すると、形量も長くなる。それから最初の荷重が高す

図15 多段階解析モデルと多段階成形によるフロア構造

25

ことが乗員のダメージを削減す
ることにつながり有利となります。
次に、第21期学術会議、矢川先生が委員長の総合工学委員会に、「計算科学シミュレーションと工学設計分科会」が設けられ（萩原が分科会長）そこに四つの小委員会を設けています。これ
ら四つの小委員会の位置づけですが、計算科学シミュレーショ
図16 反転螺旋型円筒（RSC）折紙理論

ンは工学設計にすでに大きな寄与をしています。さらにその効ぎると、人体にはあまりよくない。理想はフ率を上げるために、ものづくり支援シミュレ

ラットな荷重―変位特性ですが、反転螺旋型

ーション検討小委員会を設けています。それ構造の場合、図17下左に示しますようにフから工学設計で培われた計算科学シミュレー

ラットにかなり近い荷重―変位特性が出ていションを「イノベーション25」の実現に寄与ます。こちらが従来のもの、こちらが反転螺する。「イノベーション25」では、ライフサ旋型です。回転しながら圧潰していく様子がイエンス分野、情報通信分野、環境分野、ナ

見られます。このように確実に理想的に潰れ

ノテクノロジー・材料、環境、社会基盤、フます。潰れる時間も反転螺旋型のほうが長い。

ロンティアの実現がうたわれていますが、そ衝突というのはだいたい３ミリセックで終わのキーワードはマルチスケール・マルチフィ

るわけですが、少しでも衝突時間を長くする

ジックスと心と脳が考えられ、この二つの小図17 反転螺旋型円筒（RSC）折紙構造の圧潰特性と試作例

26

図18 第21期学術会議「計算科学シミュレーションと工学設計分科会」の各小委員会の位置づけ

委員会が設けられています。これら３つの課

乗り心地とか操縦安定性、音質といった人間

題に対し2012年稼動予定の次世代スーパーコ

特性にかかわるものです。この人間特性にか

ンピュータをどのように最大限利用できるよ

かわるものの共通点は、人によって好みが異うにするかが第４の小委員会です（図18）。

なる。そこで、顔の表情で満足度を判断した

まずマルチスケール・マルチフィジックス

らどうかという研究も進んできています（図ですが、一つはJSTにCREST（戦略的創造

20）。

研究推進事業）というのがあって、矢川先生

人と機械の協調には、静的協調と動的協調が研究総括をされています。先ほどのトラスがあると思われます（図20左上）。人間特性

コアを例にしますと、コアが高いほど、剛性にかかわるものは、人種とか性別、年齢によが高い、しかしコア高さを高くしようとするって好みが違う。従って人間特性にかかわると、成形が難しい。成形をうまくするために、ものを設計しようとするときに一番重要なの

材料組成まで考える（図19）。そうすると、

は、まずターゲットユーザーを決めます。た機能とか成形とかマクロなものと材料組成ととえば次のブルーバードは40歳代の日本人のいうミクロなものを同時に扱って初めて理想男性を対象にする。そうするとだいたい好み的なコアができるなど、マルチスケール・マ

が決まります。その好みに合うような設計を

ルチフィジックスはまさに今後の、いまや計するというのが静的協調です。動的協調とい算科学の進んだ現状では極めて身近な課題にうのは、同じターゲットユーザーでももちろなってくると考えられます。

ん人によってより細かい所で好みが違ってく

それから心と脳など新しい領域検討小委員

る。その表情を見て、性能を調整します。こ

会ですが、自動車を例にしますと、衝突とかれが動的協調でこういう研究も今後ますますほとんどの特性は初期設計段階で最適設計が重要となってきます。

できる時代になっています。残された課題は、

人間が自分の感情を表現するのは、言葉が27

図19 マルチスケール・マルチフィジクスの物づくりの例

図20 癒し工学を利用した人と機械の協調の様子

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７%、表情が55%といわれています。CCDカます。それに対してわれわれはもう一度見直メラなどでドライバーの表情をうかがって、しました。心と脳に関する各研究項目の位置

たとえば空調が利いていないようだったら空づけですが、まず脳の計測研究というのがあ調を自動的に強くするとか、シートを軟らかります。暗算するときは脳のどこかが光った

くするとか、音質も変えてみよう、そういっというような研究です。もう一つはロボット

た人間特性にかかわる性能を動的協調で上げが人間の挙動を再現することによって初めてようという考えです。

脳がわかるんだというロボット工学者の研究。

表情というのが非常に重要となってくるわ

それから音声とか身振り、動作、表情などをけですが、表情に関する言葉というのは古今観測して、逆問題として脳の活動を把握する。

東西400以上あります。ところが、エクマン

大きく分けると、計測研究、ロボット工学的という人が、これは本当かどうか疑う余地も研究、バイオミメティックス的研究、この三あると思いますが、喜び、悲しみ、驚き、怒つがいまのところ心と脳の主要な分野だと考り、嫌悪、恐怖という６基本表情は、人種とえられます。これらを融合して、さらにいい

か文化、性別などに関係なく、万国共通であ

ものにしましょうというのが学術会議の一つると言っています。

の目的となっています。

フェーシャルアクションユニットといって、私の研究室の北岡哲子研究員は癒やし工学

口をへの字に曲げる、眉毛をつり上げる、鼻というのを提唱しています。先ほどのバックをぴくぴくさせるなど表情を決める顔の動き

プロパゲーションニューラルネットワークはには44あって、その組み合わせで喜びとか悲非常に使いにくいということで、ホログラフ

しみ、驚きなどを察知して、この人は満足しィックニューラルネットワークというものでているといったものがわかることになってい

進めています。これはカナダのサザーランド

ます。顔を２次元の平面として、30点のXYという人が開発したのですが、ほとんど使わ

座標で60の変数を入力にして、喜び、悲しみ

れていない。ただ、一読して、これは使えるといった六つをアウトプットにして、この入と考えて、これを発展させたものです。

力に対して喜びなどと学習させて予測する、
そういう研究もすでにあります。

これは入力を複素領域に変換します。供試
データも複素領域に変換します。複素領域にただ、機械工学で使われているニューラル

変換すると、フーリエ変換のように、脳が一ネットワークというのは、ほとんどバックプ

つの伝達マトリクスで表現されるということ

ロパゲーションニューラルネットワークです。

で、複素数領域に変換された入力と伝達関数

これが入力層のニューロン、これが出力層のを掛けると、システムが打ち出すアウトプッ

ニューロン、それから中間層。システムが喜トが得られ、これと供試データとを比較してびと言っているのに、実際は悲しみであった伝達関数を更新していきます。この場合、バとしたら、まず中間層と出力層間のバネ定数

ックプロパゲーションの1,000倍ぐらいの速をそれに合うように変える。次に入力層と中さで学習と予測ができます。

間層の間のばね定数を変えるというように逆先ほどの例は顔を平面２次元として60を入

順に定数を修正していくことからバックプロ

力していますが、北岡研究員は元来心理学がパゲーションなどと称されていますが、中間専門で、目の傾きとか、心理を分析するとき

層をいくつ設けるとか、中間層のニューロンに使うようなデータを入力にしています。

の数をいくらにするかとか、まだ決まりがあ

たとえばこれを見て、癒やされる、少し癒ってないようなもので、なかなか難しいといやされる、癒やされないと感じるというのをう面があります。そういったことで、この研選んでもらいます。被験者が六つの絵を見て究というのは実は止まっているとも考えられ判断すると、次の七つ目からこの人は癒やさ
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れるか癒やされないか予測できる。それから会で感じましたので、紹介させていただきま

どういうところで癒やしと感じるのか。被験した。これで終わらせていただきます。どう

者Aは口のあたりを重要視しているとか、被もご静聴ありがとうございました。

験者Bは目のところを重要視しているといったことがわかります。これは癒やされる、これは癒やされないとしたときに、その人の好み、何をもって癒やしと感じるのかがわかりますから、それを利用すると、癒やされない表情から癒やされる表情に変えられることが得られています。
もう一つ学術会議の委員会で非常におもし
ろいと感じたのは、早稲田大学の内藤健先生が発表されたのですが、MRIで見た脳のしわ
画像とエンジンの燃焼室内流れの渦パターン
が非常によく似ている。これがMRI画像、これがエンジンの燃焼室の中の流れです。これは内藤先生の結果で、私はそんなに詳しくないのでこれ以上のことは説明できないですが、エンジンに流れのしわができる。それとMRI
画像がとてもよく似ているという説明がなされました。これはどこまで正しいかどうかわ
かりませんが、計算科学シミュレーションでいろいろ得られたものが脳のMRI画像などと非常に似ているということもあながち間違ってはいないという感じもします。
まとめですが、まず第１世代は実験の代替としての計算科学シミュレーション、第２世代として、マルチスケール・マルチフィジッ
クス、心と脳がキーワードですが、こういったもので新しい価値が誕生してくるのではな
いかと考えられ、計算科学シミュレーション
はさらに進化する。今後誕生する新しいハードも未知の解明も計算科学シミュレーション
なしでは得られない、あるいは少なくとも新しいハード、未知の解明は計算科学シミュレーションによってより大きな可能性が得られると感じています。
そして脳の研究も、計測、逆問題、ロボットなどがキーワーズですが、製品の最適化構造と脳モデルとの相似性も一つのインパクトになって、脳の研究がさらに進んでいくのではないかという感触も先日の学術会議の委員
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