CAE解析精度を向上させる「データ同化」の基礎と高速化・最新技術　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

　データ同化は計算機支援工学（CAE）で用いられる解析コードの不確実な条件（初期・境界条件、モデルパラメータなど）を計測データに基づき学習することで、CAE解析の精度を向上させ、さらに、統計的なCAEモデル及び計測データの扱いにより、解析の不確定性を定量化・低減する手法である。

　計算機能力の向上によりCAEの高精度化が進み、実験計測との比較・検証を行う場面においてCAEモデル、計算条件および計測データの不確定性を適切に扱う必要性が顕在化しつつある現在においては、機械学習とも関連してますます重要となり得るアプローチである。

　本セミナーでは、データ同化の基礎から工学分野における適用事例までを扱う。まず、データ同化手法の前提知識と対象範囲について紹介し、データ同化によって解決しうる課題について説明する。次に、データ同化手法の具体的なアルゴリズムに関して解説する。そして、簡単な非線形モデルを用いた実演を通して、データ同化を自社の課題に適用する際の障壁を可能な限り低くすることを目指す。そして、データ同化を実問題に適用する際に問題となり得る計算コストの増加に対処する方法を紹介する。最後に、より発展的な話題を紹介する。

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