つの領域に対し、既存手法と提案手法を比較します。それぞれのメッシュ分割例を示します。最大値を低減できており、品質の良いメッシュ分割が得られたことがわかります。最小値が既存手法を下回っており、既存手法のほうが高いメッシュ品質であることがわかります。以上の検討から、提案手法と既存手法は同程度の品質をもつメッシュ生成が可能であることがわかりました。5:メッシュ分割例(左:提案手法、右:既存手法)。つの領域に対し、四角形メッシュを抽出するために用いる三角形メッシュの節点数を増大させたときの計算時間の変化について評価します。回実施したうちの最も短い計算時間を示します。提案手法は既存手法に比べ、三角形メッシュの節点数が増大しても計算時間の増大は緩やかであることがわかりました。この結果により、提案手法はメッシュ抽出に必要な計算量を低減できることを確認しました。6:提案手法と既存手法の計算時間の関係。四角形メッシュを抽出する元になる三角形メッシュの自由度が増大すると計算時間が増大する。提案手法は計算時間の増加が緩やかである。つの領域に対し、以下の手法によって得られたメッシュの品質を比較しました。それぞれのメッシュ分割例を示します。最大値を低減できており、品質の良いメッシュ分割が得られたことがわかります。最大値を低減できており、品質の良いメッシュ分割が得られたことがわかります。五角形領域では同程度の品質をもつメッシュ分割が得られました。最小値を増大できており、品質の良いメッシュ分割が得られたことがわかります。最小値を増大できており、品質の良いメッシュ分割が得られたことがわかります。五角形領域では同程度の品質をもつメッシュ分割が得られました。以上の数値例から基本形状の範囲内では、提案手法は既存手法や手作業によるメッシュ分割と同程度以上のメッシュ品質を有する完全四角形メッシュ分割が可能であることがわかりました。用いた二次元メッシュ生成について紹介しました。計算精度や計算時間の観点から、品質のよい四角形メッシュの利用が促進できるよう、今後も継続した研究開発を予定しています。本研究開発の素直な発展である、三次元モデルにおける完全六面体メッシュ生成技術の開発にも取り組んでいます。本記事で紹介したメッシュ生成技術に関してのご相談も随時お受けしております。幾何学の機械学習に関する研究を進めています。有限要素メッシュを精度よく自動生成する技術について研究開発を進めることで、機械学習用途として、人手を介さず精度のよい膨大な解析データを自動的に生成することが可能となります。現在これら研究開発を促進するため、当該分野に関する研究する研究者、エンジニアを募集しております。応募を検討してみて下さい。