CAEと機械学習・データ同化の連携技術とその応用:CAEにおけるオープンソースとPythonの活用法 <オンラインセミナー>

~ 物体後方流れに対するサロゲートモデル、抵抗性能推定におけるCNNモデル、ベイズ推定を用いた形状最適化、変分法に基づいたデータ同化と実装 ~

・CAE解析を機械学習やデータ同化により効率化し、より高性能な製品開発に応用するための講座
・初期導入コストが低いオープンソースを活用してCAEデータを生成し、Pythonによって機械学習やデータ同化の技術を連携することで、解析の高効率化と高精度化を実現しよう!

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講師の言葉

 近年の機械学習・AIの発展は目覚ましく、画像処理・自動翻訳の技術分野では目にみえる成果があがっています。ものづくりの現場ではPCを活用したCAEの導入は一般的になりましたが、機械学習・AIとの連携はまだ発展途上にあります。
 本講義では、初期導入コストが低いオープンソースを活用してCAEデータを生成し、Pythonなどの言語を活用して機械学習やデータ同化の技術を連携するための基礎知識と応用事例を紹介します。機械学習モデルはさまざまなモデルが提案されていますが、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やベイズ推定などの導入しやすいものについて説明を行います。また、データ同化についてはカルマンフィルタ・変分法の基礎について説明します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年09月11日(水) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナー電気・機械・メカトロ・設備
受講対象者 ・ものづくりの開発現場においてCAEを少しでも利用した経験がある方
・機械、自動車、電気・電子機器などの関連企業の技術者の方
・オープンソースの活用について全般的に講義しますが、オープンソースの利用経験は問わず、現在商用ソフトウェアを利用されている方でも構いません
予備知識 ・理工系大学学部1年生レベルの数学(微分方程式、線形代数)に関する知識
・流体解析・構造解析に関する知識があると理解しやすいです
修得知識 ・CAEや実験において取得できるデータを機械学習やデータ同化と連携させるための導入方法
・受講後に自己研鑽によってご自身への業務へ応用展開ができます
プログラム
1.CAEにおけるオープンソースの活用
  (1).流体解析
    a.OpenFOAMの機能紹介
    b.OpenFOAMを利用するプラットフォーム
    c.OpenFOAMの活用事例
  (2).構造解析
    a.Salome-Meca、FrontISTR、Calculix
    b.構造解析を利用するプラットフォーム
  (3).連成解析
    a.preCICEの機能紹介
    b.preCICEの活用事例
 
2.CAEにおけるPythonの活用方法
  (1).Python概略
  (2).Pythonでできること・できないこと
    a.インタープリタ言語の特徴
    b.ライブラリの活用
    c.高速化の仕方
    d.他の言語との比較
  (3).Pythonによるデータ処理
    a.CAEでのデータ形式
    b.Pythonが扱えるデータ形式
    c.ライブラリを活用したデータ処理方法
 
3.CAEデータを活用した機械学習モデルの構築とその応用
  (1).流体解析での活用
    a.物体後方流れに対するサロゲートモデル
    b.抵抗性能推定におけるCNNモデル
  (2).最適化問題での活用
    a.最適化技術の概要
    b.ベイズ推定を用いた形状最適化
 
4.CAEとデータ同化技術の連携技術とその応用
  (1).カルマンフィルタの活用
    a.カルマンフィルタの原理
    b.カルマンフィルタの活用事例
  (2).変分法に基づいたデータ同化と実装
    a.4次元変分法の原理と実装方法
    b.4次元変分法の活用事例と問題点
キーワード CAE オープンソース 流体解析 OpenFOAM 構造解析 Salome-Meca FrontISTR Calculix 連成解析 preCICE サロゲートモデル CNNモデル 最適化技術 ベイズ推定 データ同化 カルマンフィルタ 4次元変分法 
タグ AI・機械学習シミュレーション・解析OS・言語最適化・応力解析設計・製図・CAD流体解析
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日