1 序文
2 範囲と方法論
2.1 研究の目的
2.2 利害関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 世界の計算流体力学（CFD）市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 導入モデル別市場分析
5.5 エンドユーザー別市場分析
5.6 地域別市場分析
5.7 市場予測
6 導入モデル別市場分析
6.1 クラウドベースモデル
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 オンプレミスモデル
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 エンドユーザー別市場分析
7.1 自動車産業
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 航空宇宙・防衛産業
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 電気・電子機器
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 産業機械
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
7.5 エネルギー
7.5.1 市場動向
7.5.2 市場予測
7.6 材料・化学処理
7.6.1 市場動向
7.6.2 市場予測
7.7 その他
7.7.1 市場動向
7.7.2 市場予測
8 地域別市場分析
8.1 欧州
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 アジア太平洋
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 北米
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 中東・アフリカ
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 ラテンアメリカ
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
9 SWOT分析
9.1 概要
9.2 強み
9.3 弱み
9.4 機会
9.5 脅威
10 バリューチェーン分析
11 ポーターの5つの力分析
11.1 概要
11.2 買い手の交渉力
11.3 供給者の交渉力
11.4 競争の度合い
11.5 新規参入の脅威
11.6 代替品の脅威
12 価格分析
13 競争環境
13.1 市場構造
13.2 主要プレイヤー
13.3 主要プレイヤーのプロファイル
1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Computational Fluid Dynamics Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Breakup by Deployment Model
5.5 Market Breakup by End-User
5.6 Market Breakup by Region
5.7 Market Forecast
6 Market Breakup by Deployment Model
6.1 Cloud-Based Model
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 On-Premises Model
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
7 Market Breakup by End-User
7.1 Automotive
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Aerospace and Defense
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Electrical and Electronics
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
7.4 Industrial Machinery
7.4.1 Market Trends
7.4.2 Market Forecast
7.5 Energy
7.5.1 Market Trends
7.5.2 Market Forecast
7.6 Material and Chemical Processing
7.6.1 Market Trends
7.6.2 Market Forecast
7.7 Others
7.7.1 Market Trends
7.7.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Region
8.1 Europe
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Asia Pacific
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 North America
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Middle East and Africa
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Latin America
8.5.1 Market Trends
8.5.2 Market Forecast
9 SWOT Analysis
9.1 Overview
9.2 Strengths
9.3 Weaknesses
9.4 Opportunities
9.5 Threats
10 Value Chain Analysis
11 Porters Five Forces Analysis
11.1 Overview
11.2 Bargaining Power of Buyers
11.3 Bargaining Power of Suppliers
11.4 Degree of Competition
11.5 Threat of New Entrants
11.6 Threat of Substitutes
12 Price Analysis
13 Competitive Landscape
13.1 Market Structure
13.2 Key Players
13.3 Profiles of Key Players
| ※参考情報 数値流体力学（CFD）は、流体の挙動を数値的手法によって解析する分野です。流体力学の基本方程式であるナビエ–ストークス方程式に基づき、流体の動きや性質をコンピュータでシミュレーションします。CFDは、流体の圧力、速度、温度分布などを解析するための強力な手段となっており、解析結果をビジュアル化することで、流体の挙動を明確に理解することが可能です。 CFDの基本的な概念には、メッシュ生成、時間積分、境界条件の設定、物理モデルの選定などがあります。メッシュ生成は、解析対象の形状を細かいセルに分割し、流体の運動を計算するための格子を作る作業です。適切なメッシュサイズと形状を選定することが、解析の精度に大きな影響を与えます。時間積分は、流体の状態を時間に沿って更新するための手法で、静的な状況だけでなく、動的な状況も扱うことができます。境界条件の設定は、流体の流入、流出、壁面の条件などを定義することにより、シミュレーションの範囲を決定します。また、物理モデルの選定には、理想気体、非圧縮流体、乱流、熱伝導など、解析対象に応じた適切なモデルを選ぶ必要があります。 CFDには、いくつかの種類があります。最も一般的なものは、いわゆる「直接数値シミュレーション（DNS）」と「大規模渦シミュレーション（LES）」、そして「乱流モデル（RANS）」です。DNSは、すべてのスケールの渦を直接解決する方法で、高い計算コストがかかるため、単純な流れにのみ適用されることが一般的です。LESは、比較的大きな渦や流れの構造を解決し、より小さなスケールはモデル化する方法です。このアプローチは、適度な計算リソースで高い精度を提供します。RANSは、時間平均の方程式を解くことで流れを解析し、計算コストを抑えられるため、多くの工業アプリケーションに利用されています。 CFDの用途は多岐にわたります。自動車、航空機、船舶などの輸送機器の設計において、空気抵抗や冷却性能を評価するためにCFDが活用されます。また、建築物の通風や暖房、冷房の設計においても、CFDを使用してエネルギー効率を最適化することが可能です。さらに、製薬業界や化学工業でも、混合、反応、熱交換のプロセスを解析するためにCFDが利用されます。最近では、環境問題やエネルギー問題への対応として、流体力学的解析を通じた再生可能エネルギーの研究や大気環境シミュレーションも行われています。 CFDの関連技術には、スーパコンピュータや高性能計算（HPC）、データ解析技術、視覚化ツールなどがあります。スーパコンピュータは、大規模な流体解析に必要な膨大な計算能力を提供します。また、CFDデータの解析においては、機械学習やAI技術を活用することで、より迅速かつ精度の高い予測が可能になっています。視覚化ツールは、シミュレーションデータを視覚的に表現するために用いられ、流れのパターンを理解しやすくします。これにより、設計者やエンジニアは、流体の挙動を直感的に解析し、意思決定を行うことができるようになります。 数値流体力学は、現代の工学や物理学において重要な役割を果たしており、今後もその利用が拡大していくことでしょう。新たな計算手法や解析技術の進展によって、より複雑な流体現象や多様なアプリケーションに対応できる可能性が広がっており、流体力学の理解を深めるための鍵となります。CFDは、将来的にますます多くの分野で活用されることが期待されています。 |
