2020 春 講義の一言コメント
三年生からやりはじめるというね。
エネルギー変換
第一回
温暖化は現実問題として発生していて、人類全体で正常化バイアスがかかり続けている状態なんだなと思いました。 京都議定書ハックして目標達成してしまったんはわろたというか、人間のやることだなと思った。 石炭強すぎい。
第二回
機械工学的な観点から、燃焼熱ってどう計算すんのみたいな話だった。燃料っていうのはそもそも化学反応で熱エネルギーとかを生み出すもので、それにはいろいろ形態があって、炭化水素がメジャーやで、という。そしてその炭化水素のエネルギーを計算する方法はこうやで、という。これがわかると例えば石炭１kgからどれくらいエネルギー取り出せるかとかがパラっと計算できますぜみたいな、そんなノリだったな。基本は普通に高校生みたく化学式やってればいいんだけど、水分が含まれたりとか、それが蒸発するときに奪ってく熱を考慮してみたいな計算しなければいけないんじゃーみたいな、そういう話。廃棄物に水が出るパターンなら、エネルギーをフル活用できてるんだけど、廃棄物に水蒸気がでちゃうパターンだと水蒸気の熱分を捨てちゃってるから、効率はあんまよくないよみたいな話もあった。
第三回
簡単な化学式から、省庁とかが出しているデータの裏付けをキチンとできるよっていうのはとても面白かった。石炭とかLNGとかの化学式から、発熱量を近似して簡素に手計算して、出てきた発熱量に実際の発電所での発電効率をかけてやると、あら不思議、石炭1kgあたりどれくらい電力が作れるか、みたいなのが計算できる。そして、同様に化学式から、例えば石炭1kg燃やしたら何kgのCO2が排出されるのかっていうのが質量比で簡単に計算できる。それと、さっきの発電量を掛け合わせて電力量あたりのCO2排出量ってのが出せて、これがまさに良く参照される数値。で、これを石炭とLNGとバイオマス燃料と石炭バイオマス混合燃料でそれぞれ簡素に計算して、結果を解釈してみよう。ほう、石炭多すぎわろた、LNGすごい、バイオマスまずまず。で、バイオマス石炭混合は、技術力が超必要とされる割に、LNGに惨敗する。なるほど深いね。枯れてない最新の言語とフレームワーク使ってみるものの、情報なくてそれがいいとも限らなくてつらい感じね、了解。
第九回
おもしろかった．エンジンのサイクルの紹介の続きで，オットーサイクルとディーゼルサイクルていうのが前回あったけど，オットーサイクルでは膨張比と圧縮比が同じパラメータになってしまって，最大効率を目指そうとするとガスの誤爆発みたいなのが起こってしまう可能性が高くなるらしい．これはいわゆるノッキングと呼ばれる現象．これを防ぐために，アトキンソンサイクルという別のサイクルを採用して実装しようとしたと．ただし，このサイクルを愚直に機械構造として作ると大きく・複雑になりすぎて自動車に乗せたりするのは難しいということで，吸気排気を調整するバルブのタイミングを電子制御でうまいことやることで擬似的にアトキンソンサイクルを作り出したと（ミラーサイクル）．これによって，効率がよくなったらしい．というようなことがまさに
アトキンソンサイクルエンジンとは？仕組みやメリットからトヨタやホンダの搭載車についても | MOBY [モビー]
ここに書いてあった．
たぶんこういう熱力学的な考察に親しみを持つというのは重要なんだろう．なんか機械学習界隈でカーネル法フルスクラッチで書きましたとか言ったりするみたいに，アトキンソンサイクルの熱効率導出しましたみたいな．
固体力学
第一回
テンソルになれなければならないんやなと思いました。アインシュタインの縮約気泡にも慣れとかなあかんのやなと思いました。もし解析するなら。 ただ、数値計算と合わせ技でやった方が良いと思うんですよね。Python片手に受けて見ても良いのかもしれないと思いました。
第二回
結局のところさ、固体があって、固体に力を加えたときにどれくらい動くか？とかどれくらい変形するか？が知りたいわけよ。で、固体の形状が複雑になったら各点ごとに調べないとどうしようもない感じになってくるやんか、それはつまり、その固体の力学的な状態をどうやって表現するかっていうことなんやけども、それってどうやればいいんだ？ある点での力の働きかたの様子を見ることにすればいいんでない？固体を面で考えて応力ベクトルはどうや？でも、それ３次元だと面によって値が変わってきて一意に特定できない・・・。だからもっとリッチに情報を表現しないとダメだ・・・。せや、微小な六面体を想定して、応力テンソル考えたろ。これで、安心して議論できるわ。六面体を小さくしてけばどんな複雑な形状にもうまくマイクラみたいにフィットして考えられるしな。座標系変わってもテンソルなんだから変換すればいーし。ところで微小六面体の中で釣り合いの条件ってどうなってるん？各軸XYZで微小な釣り合いの式立てたら方程式３つ立てれるやんか->平衡方程式。なんやこれ、伝熱の保存則でも似たようなことやったやん、ていうか同じやん。で、釣り合いはいいとしてさ、釣り合ってない時はどうすればいいのよ？->ダランベールの原理使って加速度も力とみなして立式すればええやんか、カタイこと言うな。これでまあ、微小六面体の力の状態が上手く表せたから、あとは荷重とか物体の形状とか材質を指定してくれればさ、まあ計算ができるんとちゃいますか。ていう話らしい。
第三回
応力とひずみ定義できたけど、その関係をつなげたくない？っていうことで、一般化フックの法則を導入します。これで、いわゆるF=kxみたいな形ができて、計算ができるようになったと。問題はそのkが行列（対象）で、一般に3次元だったら独立の変数が21個も必要になってしまう。そこで、対称性みたいなのを仮定していろいろ変数を削ったりするよ、という。xyzすべての軸で完全に対象な仮定を置いた場合は、独立変数が2こまで減らせて、そしてそれは直接物体のヤング率とポアソン比で書き表せるよ。これは、有限要素法の資料漁りまくった時に散々みた・・・！なるほどここが基礎だったのか。
第七回
これまで議論してきたのは基本的に三次元の物体に対するものだったが，条件を定めて二次元に問題を落とし込むことで議論を簡単にし，厳密解を求めることができる．で，そんな仮定をおいたら現実的に意味がないんじゃないかと一見思われるが，実はこの二次元に落とし込むような仮定をしてもよく当てはまるような現実の問題はよくあるらしい．なので，使われることが多い．
どんな条件を仮定するかというと，主に２種類あって，Z方向の厚みがない平面応力状態と，Z方向の厚みが無限大の平面歪み状態というもの．これらを仮定することで，うまいことなんかできる．
で，これを解くために実は便利なものがあって，エアリの応力関数という．これは位置の二階の変微分方程式になっていて，実はこれを解くと，二次元弾性問題を解くのと同値になるらしい．つまり，上で述べたような議論は，結局このエアリの応力関数をを解く問題に帰着されるということ．次回以降はこれの解き方や性質を見ていくということらしい・
第八回
直行座標でエアリの応力関数を用いて応力を求めたりした．あと，変位を求めたりもした．エアリの応力関数から変位を求めるのは割と自明ではなく，結構めんどくさいことをやらないといけなかったのであった．また，エアリの応力関数を満たすような関数Uってそもそもどうやって定めるのよっていう話があったが，これは，Uが厳密に重調和関数の性質を持つので，重調和関数の一覧から上手く探してきて，考えたい具体的な問題に当てはまるようなものを選んでくるらしい．ある程度パターンはあるらしく，logの形ならこういう応力状態のもの，とか，なんかそういうのがあるらしい．
第九回
前回まで，直行座標でエアリの応力関数を用いて応力を求めたりした．あと，変位を求めたりもした．エアリの応力関数から変位を求めるのは割と自明ではなく，結構めんどくさいことをやらないといけなかったのであった．
で，今回はエアリの応力関数を極座標に変換して解ける問題の範囲を増やそうという試み．エアリの応力関数を極座標系に変換するのはなかなかにめんどくさいです．まあめんどくさいというだけだが．で，これを用いて，極座標系でやると解きやすい問題を解くということ．
今回は例えば，一定の均等な外圧Pを受ける円盤という設定と，円孔内から圧力Pを受けるという設定でのエアリの応力関数をそれぞれ求めて，この二つの応力関数を重ね合わせることで，ドーナツみたいな形の応力場のエアリの応力関数を作ることができた．
さらに進んで，エアリの応力関数から応力集中を観察してみる．円孔を持つZ方向に無限な板に対して，X方向から一様のひっぱり果汁を与えると，板の応力場はどのようになるかということを分析する．直感的に．ひっぱりの方向と垂直な方向の円の部分に一番負荷がかかるということは想像できそうだが，それが見られるか？
設計製図
第一回
なんかよくわからないけど設計して製図かけたらかっこいいなと思いました。
第二回
情報過多により取捨選択に失敗。Zoomは難しいと言うことを学んだ。ロボットいろいろあって、成長産業ですよと。コロナ禍の影響で一気に不透明になっちゃったけど、ロボットっていろいろ種類あって、産業用ロボは常にアツいテーマだよ。輸出とかもいっぱいしてるよ、いいでしょ〜。中国の規模えげつないよ。ヨーロップだとドイチュ、北米だとアメリカが最強DAYO。アジアだと中国韓国日本はTUEーよ。ロボットつくろうぜ。どこにモータつけて動かしたいか？とか考えればすぐ作れるよ。細かい制御とか考えだすとしっかり丁寧にやらんとあかんかもだけれども、今のモータ優秀だし。ちょっと高いかもだけど。
第三回
第八回
加工学
第一回
なんか物を作るのに加工が必要なんだなということを感じさせようとしている感じだった。
第二回
加工する時の、いろいろな選択肢について扱っておった。その中でも切削加工とやら二次元においての理論面を解説していた。理論面というのは力学的な釣り合いとかのモデルです。切削加工っていうのはあの彫刻刀でものを削るみたいな感じのことを機械で自動でやるやつ。そのときに、彫刻刀の刃先と工作物の表面との間でどういう感じのモデルを立てれるかっていう話をしたいらしい。切りくずとか出たり、材料の柔らかさとか、彫刻刀を立てる角度とかでそういうのが変わってくるから、理論的にモデル立てて指針を得られるとよいよねというところがあるのだと思う。ただこの場合には切り屑とかガン無視でただ刃先と理想的な工作物の速度とか力の関係のみ。で、そのモデルにおいて重要な量がせんだん角φというやつらしくて、それさえ定まれば切削力や切削エネルギーを計算できるぽい。ただしこのセンダン角は正確には得られなくて、そこでセンダン角こうなるんじゃねっていうモデル（さらに）でセンダン角度を予想してそれを使って、力とかエネルギーを求めていくぜ、と。で、いろいろ実験して確かめたらこれらのモデルはどうも妥当っぽいですよっていうのがわかっているらしい、角度に関しては。 切り屑とかの種類も扱っておった。こういう切りクズが理想的だぜ、とか、削る途中で削り対象のもの自体が刃先にくっついて、自分で自分を切る感じになったりもするぜ、とか、そういう場合に工具の摩耗とかどうなるんっていう話とか。で
えー、表面を切削加工する時に、工具を斜めにあてると、どういう風になるかというところの解説です。斜めに切ると言うのは、ちょうど動滑車で距離を長くしてかかる力を減らすのと同じように、距離を増やすことで工具と物体の間にかかる力を減らすことができるらしいです。
第八回
アクチュエータ工学
第一回
アクチュエータ にはいろいろな種類があるんだなということを感じさせようとしていた。
第二回
サボった、また今度見る。すこしみた。DCモータの仕組みと、電流電圧のモデル式と、整流子を増やすと脈動がなくなって、均等にモータがまわりやすくなることと、そのあたりのことを学んだ。
第三回
第八回
数値計算
第一回
数値の単精度倍精度とか、誤差とかその辺りを学んだ。しかし、音声なしパワポのみはきついのでは。
第二回
第三回
第八回
ディジタル回路
第一回
二進数と１６真数とBCDコードとの相互変換とか、ボード線図の復習とか。ボード線図の方がむしろ難しい。相互変換は簡単。
第二回
デジタル回路設計とコンピュータアーキテクチャゴリゴリ読んだから、だいたい知っている内容そうだった。ただ個別の話について詳しくはやってないので、まあうん。NPM型トランジスタ（バイポーラ）とかいうやつは、制御電流Ibをちょろっと流すとIc=h*Ibという比例した形でIcって言う電流がグワっと流れるらしいよ。抵抗って表面に書かれてる色によって抵抗値読めるらしいよ、知ってた。あとなんだ、電気回路の知識は結局必要なんで、複素数、微積に慣れ親しんでおかないとだめだよ。
第三回
論理回路、ブール代数の公式的なところをさらった。とてもとても見たことがあるものたちだった。しかし、実際に演習のようなものはやっていないので、いい機会だと思った。量は少ないけれど。
第八回
振動工学
第一回
微分方程式を粘性項とかバネ定数とか外力とか変位とか加えたりしたものを解いて振動について分析したり、その微分方程式を連立したりして二次元以上の振動に拡張したりして振動現象を分析するらしいです。まあなんか、そうだねっていう感じします。微分方程式解いてみてその計算結果を頑張って解釈すれば明らかと思われるものが多いのではないでしょうか。
第二回
ラグランジアンを使ってばねと減衰のある運動方程式を解こうぜみたいな感じ。ラグランジアンに減衰と外力が加わったパターーンのものは解析力学でもあまり取り扱ってなかった印象だからここで修練をつめという感じか。しかし、合成関数の微分とかしばらくやってないとほんまにあれってなる。毎回丸暗記感覚で適用するのが気持ち悪すぎて導出をぐぐったりするんだが、毎回忘れる。三角関数のいろいろごちゃった微分とかもていねいにやらんと永遠にミスりまくるから気をつけてくれ。まじやで。
第三回
連続体の振動をどう扱うかという話だった。
第八回
電子回路
第一回
まだらしい。ただ、LTSpiceとか使ってあそばせてくれるらしいので胸熱ではあるのかもしれないかもしれない。
第二回
第三回
第八回
計測論
第一回
なんかいろいろな単位とかをおさらいしていただけた。四捨五入は普通のやり方だと統計処理するときにまずいという話は恥ずかしながら初Siriでした。平均的にイーブンに切り捨てと切り上げする感じになってないから，誤差が大きくなるんだとな。それを防ぐために5の扱いを，偶数側に倒すみたいなことしてよりイーブンに切り捨てと切り上げのバランスを取って，誤差を減らすと。明るさの単位とか知らんのやが。なにストラテジアンって。
第二回
第三回
第八回
制御工学
第一回
なんか、MATLABで遊びやすいようにする感じなんだな。現代制御というのは。 古典制御明らかにプログラムかくのめんどくさそうだったもんな。数値計算しやすい方向にもっていくということか。 しかし、答えを合わせに行くモチベーションがあんまりわかない！現代制御論の制御の方程式は典型的な形があって、そこに持ってくまで変形をいろいろ頑張るらしいよ。そこの変形を頑張るモチベをください。お願いします。