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。
- 第1部:データ同化の基礎と手法
- データ同化の基礎
- データ同化の可能性
- データ同化の前提知識
- データ同化手法の種類
- 逐次型データ同化手法
- カルマンフィルタ
- アンサンブルカルマンフィルタ
- 粒子フィルタ
- 変分型データ同化手法
- 3次元変分法
- 4次元変分法
- 第2部:データ同化の応用事例の紹介
- データ同化の応用事例の紹介
- 流体現象の予測のためのデータ同化適用
- 代替モデルや次元縮約モデルを使ったデータ同化
- データ同化を用いた計測位置の最適化
- バイオプロセスの予測のためのデータ同化適用
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- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
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