～ 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！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
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。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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
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| 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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