サロゲートモデルの基礎と構築法および製品設計の効率化への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞

～ＣＡＥで成果を上げるための秘訣、データサイエンスの三要素と基本的な手法、サロゲートモデルの基礎と構築方法、深層学習を用いたサロゲートモデルの構築～

・ＣＡＥとデータサイエンスの融合技術を修得し、効率的な製品設計へ応用するための講座

・Pythonによるサロゲートモデルの構築法を実践的に修得し、設計時間とコストの大幅な削減に活かそう！

※サンプルコードを配布いたします

・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。

講師の言葉

　本講義では、ＣＡＥとデータサイエンスの融合をテーマに、サロゲートモデルの基礎とその製品設計効率化への応用について解説します。
　最初に、ＣＡＥの基礎として固体と流体の支配方程式とそれらの離散化手法を説明し、モノづくりを支えるＣＡＥの実践例を紹介します。次に、データサイエンスの基礎として、決定木と深層学習を中心とした機械学習の手法を解説し、ビジネスや社会を支えるデータサイエンスの具体例を示します。さらに、ＣＡＥとデータサイエンスの融合としてサロゲートモデルの基礎を解説し、その構築方法をGoogle Colaboratoryを用いて実演します。最後に、製品設計や営業の効率化を支える事例を紹介し、現場での活用方法を考察します。
　最後には、これらの技術を確認し、質疑応答の時間を設けて参加者とのディスカッションを通して内容の理解を深めます。これにより、参加者はＣＡＥとデータサイエンス、サロゲートモデルを用いた効率的な製品設計等の知識と技術を習得できます。

セミナー詳細

開催日時	2025年06月16日(月) 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、ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者	・ＣＡＥを設計等へ応用し成果を上げたいと考えている方・データサイエンスを具体的に応用したい方・サロゲートモデルで設計業務の効率化を図りたい方
予備知識	・材料力学と流体力学の基礎知識・ＣＡＥやデータサイエンスの基礎知識・Ｐｙｔｈｏｎの基礎知識
修得知識	・ＣＡＥへの応用による設計の効率化・データサイエンスの基本・Ｐｙｔｈｏｎを使ってサロゲートモデルが構築できるようになる（サンプルコード配布）
プログラム	１．ＣＡＥの基礎と応用　　（１）．ＣＡＥとは何か　　　　ａ．ＣＡＥの定義と歴史、役割と重要性　　　　ｂ．ＣＡＥのワークフロー　　　　ｃ．第三の科学としてのＣＡＥ　　（２）．ＣＡＥの基本的な手法　　　　ａ．固体の支配方程式とその代表的な離散化手法　～有限要素法（ＦＥＭ）～　　　　ｂ．流体の支配方程式とその代表的な離散化手法　～有限体積法（ＦＶＭ）～　　（３）．モノづくりを支えるＣＡＥの適用事例　　　　ａ．電気機器分野の革新例　　　　　　・空調機の強度・剛性解析による耐久性の向上とコストダウン　　　　　　・空調機器の落下衝撃解析を通じた製品の信頼性評価　　　　　　・インバータ基板のはんだ接合部の熱疲労寿命の予測　　　　　　・室内空気の流れ解析による快適な環境の実現　　　　ｂ．化学素材分野の最前線　　　　　　・樹脂ペレットの流動解析による成形品の品質向上　　　　　　・気相反応における触媒ペレットの充填状態の評価　　　　　　・ガスケット封止部品の長期信頼性解析で実現する安心安全な車載リチウムイオン電池　　　　　　・５Ｇ向けフッ素樹脂高周波基板の寸法安定性予測　　（４）．ＣＡＥで成果を上げるための秘訣　　　　ａ．成果創出へのアプローチ　　　　ｂ．特許出願の戦略２．データサイエンスの基礎と応用　　（１）．データサイエンスとは何か　　　　ａ．データとは何か　　　　ｂ．データサイエンスの定義と歴史　　　　ｃ．データサイエンスはサイエンスか、第四の科学と呼ばれるのはなぜか　　　　ｄ．データサイエンスの三要素　　（２）．データサイエンスの基本的な手法　　　　ａ．教師あり学習　　　　ｂ．教師なし学習　　　　ｃ．決定木系の手法　　　　ｄ．深層学習　　（３）．ビジネスや社会を支えるデータサイエンスの適用事例の解説　　　　ａ．電気機器（空調機の自動運転、エネルギー効率の最適化、異常検出）　　　　ｂ．製造業（プレス工場における品質検査の自動化）　　　　ｃ．農業分野（加工用トマト農営支援）　　　　ｄ．医療（ワクチン開発）　　　　ｅ．スポーツ（野球トレーニング）　　　　ｆ．日用品（化粧品選び）３．ＣＡＥとデータサイエンスの融合　～サロゲートモデルの基礎と構築方法～　　（１）．第三の科学と第４の科学　　　　ａ．モデル駆動とする演繹的な手法（Equation－based simulation）　　　　ｂ．データ駆動とする帰納的な手法(Phenomenon－based simulation) 　　（２）．サロゲートモデルとは何か　　　　ａ．サロゲートモデルの定義　　　　ｂ．サロゲートモデルの種類と特徴、用途　　（３）．サロゲートモデルの構築方法　　　　ａ．データセットの準備　　　　ｂ．正規化　　　　ｃ．訓練データと検証データの振り分け　　　　ｄ．モデル定義　　　　ｅ．モデル訓練（Best modelの保存）　　　　ｆ．モデル検証　　　　ｇ．Best modelの読み込みと予測　　　　ｈ．結果の可視化４．製品設計効率化を支えるサロゲートモデルの適用方法と応用事例　　（１）．空調機圧縮機圧力部品の設計　　　　ａ．強度予測サロゲートモデルの構築方法とその精度検証　　　　ｂ．サロゲートモデル分析から見る諸設計パラメータの寄与度　　（２）．室内空気の換気による快適性向上　　　　ａ．淀み分布予測サロゲートモデルの構築方法と精度検証　　　　ｂ．営業提案ツールとしての活用　　（３）．地震時の津波による沿岸部の浸水　　　　ａ．沿岸部の浸水予測サロゲートモデルの構築方法と精度検証　　　　ｂ．避難対策に役立つ沿岸部の浸水予測５．Ｐｙｔｈｏｎを使ったサロゲートモデルの構築手法とGoogle Colaboratoryを使ったデモ　～放射線量率予測を例に～　　（１）．背景と目的　　　　ａ．福島第一原発廃炉作業　　　　ｂ．放射線量率の高精度リアルタイム予測　　（２）．放射線量率予測の現状と課題　　　　ａ．放射線輸送方程式　　　　ｂ．モンテカルロ法　　　　ｃ．精度と計算時間　　（３）．サロゲートモデルによる課題の解決　　（４）．深層学習を用いたサロゲートモデルの構築　　　　ａ．普遍近似定理　　（５）．角柱と放射線源を含む空間での検証　　　　ａ．シミュレーション　　　　ｂ．学習データセットの作成　　　　ｃ．サロゲートモデルの構築　　　　ｄ．サロゲートモデルの精度検証　　　　ｅ．サロゲートモデルによる予測　　（６）．Ｐｙｔｈｏｎコードの解説とデモ　　　　ａ．コードの詳細解説　　　　ｂ．Google Colaboratoryを使ったデモ６．まとめと質疑応答　　（１）．講義内容の総括　　　　ａ．ＣＡＥとデータサイエンスとサロゲートモデルの重要性の再確認　　（２）．質疑応答　　　　ａ．参加者からの質問、ディスカッション
キーワード	離散化手法　有限要素法　FEM　有限体積法　FVM　データサイエンス　モデル駆動　データ駆動　サロゲートモデル
タグ	AI・機械学習、シミュレーション・解析、機械、材料力学・有限要素法、自動車・輸送機、設計・製図・CAD
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。

サロゲートモデルの基礎と構築法および製品設計の効率化への応用 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞

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