データ同化の基礎と工学分野における応用

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近年、データ同化の設計開発現場での活用が期待されております。
本セミナーでは、現実世界の運用稼働条件とバーチャル空間でのシミュレーションの隔たりを低減し、解析の精度向上・不確定性の定量化・低減を実現するデータ同化技術について取り上げ、データ同化の基礎から、具体的なアルゴリズム、適用事例、さらには発展的な話題までを解説いたします。

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設計開発現場から運用時の診断・保守・制御など、製品ライフサイクルを通して、効率よく設計・予測・制御を一貫して行う技術基盤が求められるようになってきた。現実世界の運用稼働条件とバーチャル空間でのシミュレーションには隔たりが存在する。この隔たりを低減する取り組みとして、現実世界とバーチャル空間を融合するデータ同化には大きな可能性がある。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。  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。セミナー前半では、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し、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。セミナー後半では、データ同化の適用事例と、より発展的な話題を紹介する。

  1. データ同化の基礎
    1. データ同化の可能性
    2. データ同化の前提知識
    3. データ同化手法の種類
  2. 逐次型データ同化手法
    1. カルマンフィルタ
    2. アンサンブルカルマンフィルタ
    3. 粒子フィルタ
  3. 変分型データ同化手法
    1. 3次元変分法
    2. 4次元変分法
  4. データ同化に関連した発展的話題
    1. 代替モデルや次元縮約モデルを使ったデータ同化
    2. バイオプロセス予測のためのデータ同化

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