機械学習を活用した流体解析および空力騒音の推定と最適な設計への応用＜オンラインセミナー＞

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機械学習を活用した流体解析および空力騒音の推定と最適な設計への応用＜オンラインセミナー＞

～機械学習を流体解析へ適用する際のポイントと具体的な使い方、ファン、自動車、洋上風力発電における空力騒音、空力性能の最適化～

・ＡＩ、機械学習を流体解析に効果的に活用するためのポイントと注意点を修得し、高性能な製品開発に応用するための講座
・機械学習やＡＩを用いた設計最適手法を学び、高性能、高機能な製品を低コストで開発しよう！

・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。

講師の言葉

　自動車やファンの設計は実験や数値解析を用いて行われてきたが、より高性能、高機能の製品をより速く、より低コストで開発するためには、実験や解析のさらなる高速化、高度化が求められている。しかし、枯れた技術である流体解析手法の改善はなかなか難しいのが現実である。この問題のブレークスルーとして機械学習やAIを活用した新しい設計手法の開発が求められている。
　本講座では、前半に機械学習の基礎、具体的な利用方法などを紹介し、後半では流体解析技術に適用する際の課題等を含めて、具体的な事例の紹介、解析手法について解説を行う。本講座を受講することにより機械学習を実際に活用するための知識を身に着けることができる。

セミナー詳細

開催日時	2026年06月01日(月) 10:00 ~ 17:00
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	・流体関連製品の開発を行っている技術者・設計者の方・企業における数値解析の担当者の方・空力騒音に関心のある方
予備知識	・風洞実験や数値流体解析など流れ場の実験や解析手法に関する基礎知識・フーリエ変換、行列、ベクトル解析等の基礎数学の知識
修得知識	・機械学習に関する基礎知識・流体問題に機械学習を適用する場合の課題・機械学習を用いた設計最適な手法に関する基礎知識
プログラム	１．機械学習の基礎　　（１）．物理現象とデータ　　（２）．機械学習の本質（特徴抽出）　　　　ａ．フーリエ変換を例とした特徴抽出のイメージと理解　　　　ｂ．特徴抽出とは何か？　　　　ｃ．機械学習でよくつかわれる考え方（誤差評価等）　　（３）．機械学習の具体例　　　　ａ．教師あり学習モデル　　　　ｂ．教師なし学習モデル　　　　ｃ．ニューラルネットワーク　　　　ｄ．CNN（畳み込みニューラルネットワーク）　　　ｅ．GAN（敵対的生成ネットワーク）　　　　ｆ．VAE(変分オートエンコーダ) ２．機械学習を流体解析へ適用する際のポイント　　（１）．データベースの重要性（フォーマット）　　（２）．実験における課題　　（３）．数値解析における課題　　（４）．機械学習用データの生成事例　　　　ａ．格子の自動生成　　　　ｂ．解析規模　　（５）．外部データベースの活用３．機械学習の具体的な使い方　　（１）．TensorFlow　の活用（オープンソース）　　（２）．3D-OWLの活用（市販jソフト）４．機械学習を用いた流れ場と音の最適化と具体的な事例　　（１）．ファン解析適用事例　　　　ａ．ファン性能、空力騒音の最適化　　　　ｂ．生成AIの活用　　（２）．自動車解析適用事例　　　　ａ．空力性能の最適化（Cd値）　　　　　ｂ．空力騒音の予測　　　（３）．洋上風力発電における最適化　　　　ａ．後流のモデル化　　　　ｂ．複数風車周りの流れ　　（４）．ヘルメットの最適化（自転車及びオートバイ）５．機械学習の失敗事例の紹介と質疑応答　　・機械学習活用のポイント
キーワード	特徴抽出　フーリエ変換　誤差評価　ニューラルネットワーク　CNN　 GAN　 VAE　格子の自動生成　TensorFlow　3D-OWL　ファン解析　空力騒音　生成AI　 Cd値
タグ	AI・機械学習、機械、機械要素、自動車・輸送機、車載機器・部品、振動・騒音、発電、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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03-5322-5888

営業時間月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日