機械工学｜CAE技術者のための情報サイト
はじめに 機械工学のページでは機械系の技術者にとって必要な工学的知識に関してまとめいこうと思います。なるべくサイエンス的な内容ではなく、技術者として製品開発に直接活かせる知識となるように、技術者の視点でまとめるつもりです。 本項の対象はCAE技術者だけではありません。これから技術職として社会人になる学生、あるは技術士の1次試験を機械部門で受ける人など、機械工学全般を改めて勉強したい人にとって有用な情報になるようにまとめていくつもりです。 機械工学は分野も多岐にわたるため、私も日々勉強中です。気長にお付き合いください。一緒に勉強していきましょう。 間違いや不適切な表現などありましたら連絡いただければ幸いです。 機械工学連載講座 できたものから順次更新していきます。 材料力学 材料強度学(連載中) 機械力学 流体力学 伝熱工学 ・・・・ 技術士を目指そう 機械系技術者の皆さん、技術士を目指しま
5-2.モールの応力円｜材料力学
主応力は応力テンソルの固有値そのものなので、前項では固有値の考え方をベースにまとめました。ここでは少し視点を変えて、幾何学的に主応力あるいは応力の方向性について理解する方法であるモールの応力円についてまとめてみたいと思います。 モールの応力円式の導出 今回は話を簡単にするため2次元で考えることとします。図5-2-1はこれからの計算で想定する状況を示しています。ここではx軸、y軸に主応力が一致しているものとします。 ここで、x軸からθだけ傾いた方向ベクトルnを法線とする面(ここではn面と呼ぶ)を考え、この面に働く応力(垂直応力、せん断応力)を算出します。モールの応力円の式は、このような任意断面に働く垂直応力、せん断応力の関係から導出することができます。 任意断面に働く応力を求める方法にはいろいろありますが、3項で示した特定の方向応力を抽出する式(3-5)を用いて求めてみます。 n面に働く垂直
テンソルがなかなか理解されない３つの理由 - 数学、ときどき統計、ところによりＩＴ
大学の理学部（数物系）、工学部などの出身者であれば、テンソルという言葉を少なくても１度は耳にしたことがあると思います。重要な概念にも関わらず、どうしてテンソルは理解されないのか、その原因について考えてみたいと思います。 いろいろなテンソル テンソルと最初に出会うのは、全学共通科目（昔でいう教養科目）の力学に登場する慣性モーメントテンソルあたりでしょう。専門学部（理学部の物理学科や工学部）に進むと、電磁気学の電磁場テンソル、連続体力学や構造力学の応力テンソル、一般相対論のアインシュタインテンソル、場の量子論のボソンフォック空間やフェルミオンフォック空間と至る所に登場します。数学では代数学、幾何学、解析学、分野を問わず登場します。統計学でも多次元の確率変数のモーメント*1を定義するのに必要となります。また最近では機械学習の分野でも見かけるようになりました。 このように八面六臂の大活躍をするテン
かけ算九九のテンソル - 小人さんの妄想
かけ算九九の表を平らな机の上に置いて、それぞれのマス目に答の高さの棒を立てたなら、 できあがった３Ｄ棒グラフはどんな形をしているでしょうか？ 例えば２ｘ３のマス目に６cmの棒を、５ｘ６のマス目に30cmの棒を立てる、といった具合です。 答を先に見る前に、ちょっと想像してみてください。 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 例えば２の段であれば、2x1=2, 2x2=4, 2x3=6 ･･･と、傾きが２の直線になります。 ３の段であれば、3x1=3, 3x2=6, 3x3=9 ･･･と、傾きが３の直線になるでしょう。 ということは、この３Ｄ棒グラフを横に切ったなら、切り口は直線になっている、ということです。 かけ算は順番を逆にしても答は同じなので、つまり 2x3 = 3x2 なので、 ３Ｄグラフは縦と横を入れ替えても同じ形になっているはずです。 ということは、３Ｄグラフを縦に切った切り口も
複合機械学習による分散データ処理でさすがに良く出来てるTensorFlow
全脳アーキテクチャ・イニシアティブ副代表の高橋です。 巷で話題のTensorFlow(TF)のwhite paperとソース見ました。ソースも見ましたが、whitepaperがとてもよく書けてるのでこれだけで大体設計が理解できるようになってます。 で、結論からですが、これさすがというかすごくよく出来てます。 ただ、ロボットミドルウェアのROSなどよりかはデータ解析ソフトウエアに近く、これと比べるとBriCAはかなりROSに近いです。 何が違うかですが； TFは多次元配列（テンソル）に対する操作を定義するカーネル（正確に言うと抽象操作のoperationにパラメータを与えて具体的な計算手順にしたのがカーネル）を有向グラフで表して、グラフ全体でなんらかのデータ処理パイプラインを表現、実行します。 この場合のグラフはBriCAやROSでいうところのノードやモジュールを結合した認知アーキやロボット
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