CAEのサロゲートモデル入門
〜Excelを使ったサロゲートモデル構築〜
(オンライン形式およびオンデマンド形式）

講師

京都大学　学術情報メディアセンター　教授　小山田　耕二　氏

開催期間

2022年　8月〜10月

開催日

（１）オンライン形式：
第１回　8月24日（水）13：00〜17:00
第２回　9月 7日（水）13：00〜17:00
第３回　9月21日（水）13：00〜17:00
第４回 10月 5日（水）13：00〜17:00
第５回 10月19日（水）13：00〜17:00

（２）オンデマンド形式：
視聴可能期間：
各回の開催日翌日から質疑応答開催日の前日まで
16日間です。

質疑応答開催日：
　第１回　9月10日（土）10:00〜12:00
　第２回　9月24日（土）10:00〜12:00
　第３回 10月 8日（土）10:00〜12:00
　第４回 10月22日（土）10:00〜12:00
　第５回 11月　5日（土）10:00〜12:00

注：会場・講師のご都合により、開催日・会場が変更される可能性があります。

開催場所

 オンライン形式　および　オンデマンド形式

開催時間

 (1) オンライン形式　 　13:00 〜 17:00
(2) オンデマンド形式　10:00 〜 12:00

受講料

(1), (2) 共通
個人会員　 ：５０，０００円
個人会員外：６０，０００円
学生会員　 ：２０，０００円

定員

4名以上２０名以下
＊開催が確定しましたら、解析塾のページへ、その旨、掲載します。
＊定員になり次第、締め切ります。

受講方法

 （１）オンライン形式：開催日に受講。録画データでの復習が可能。
（２）オンデマンド形態：録画データで自習し、別途開催する質疑応答の時間に参加可能。
　　　質疑応答の時間に参加される場合は、事前に質問内容の概要を連絡ください。
・オンライン形式かオンデマンド形式か、いずれで受講されるかを申込時に記載ください。
　
演習に、EXCELを使用します。EXCELを導入したPCを用意してください。
プログラミングは不要です。使用するツールは、EXCELのみです。

演習時は、講義用画面と操作用画面の2つを同時に見ながら進めますので、サブモニターを用意いただくことを、推奨します。
講義形式 オンライン会議には、WexEXを使用します。
受講者は各自PCを用意の上、オンライン形式で講義を聴講していただきます。
オンデマンド形式で参加の場合、質疑応答の時間は、Webexでのオンライン会議となります。
オンライン形式
について		 オンライン会議について、WebExを初めて使用される方には、事前に確認テストを実施します。
テストは５分程度を予定しています。
すでにWebExでのWeb会議を経験済みの方は、テストは不要ですが、確認を必要とされる方は、日程調整の上、テストに参加ください。 
申込方法 　　←　お申込はこちらより承ります　

　　連絡事項に、　希望される受講形式（オンライン形式あるいはオンデマンド形式）を記載ください。
内容      ＜はじめ＞
本講座では、Excelを使ったCAEサロゲートモデル構築について、実践的に学びます。
CAEにおいて、サロゲートモデルは、関心のある結果を効率よく計算できない場合に使用されます。
ほとんどの技術設計の問題では、設計変数の関数としての目的関数を評価するための
数値シミュレーションが必要とされます。たとえば、航空機の最適な翼の形状を見つけるために、
技術者は、さまざまな形状変数（長さ、曲率、材料など）について、翼の周りの気流を計算します。
ただし、実際の多くの問題では、1つの数値シミュレーションが完了するまでに数分、数時間、
場合によっては数日かかる場合があります。このため、設計の現場で、サロゲートモデル構築に
注目が集まっています。

第１回：　CAEのサロゲートモデル構築理論
電子機器の熱対策などにおけるCAEサロゲートモデル構築事例について紹介します。
熱対策では、電子機器における熱対策では、温度予測のために3次元 熱流体解析ソフトを用いています。これまでこのソフトを用いた CAE解析では 多数のデザインの解析に 多くの計算時間を要していました。
例えば、紹介する事例では、1デザイン計算に1時間ほど必要なケースについて、サロゲートモデルを使ったところ、1 デザイン当たりの計算時間は数秒程度となりました。
Excelを使って，デザインを数十ケースから数万ケースまで増やすことができた事例を紹介します。
また、物理ベース学習を使って、サロゲートモデル高精度化を実現する事例を紹介します。
物理ベース学習とは、Physics-informed neural network:PINNsと呼ばれるもので、偏微分方程式などの物理法則の寄与を埋め込む深層学習のことを指します。

第２回：　Excel分析ツール
Excel分析ツールは、相関分析から統計的検定、回帰分析までサポートされているので、
分析手法の基本どころは「分析ツール」でカバーできます。Excel分析ツールとはエクセルのアドインの一つで、クリックや簡単なパラメータの入力のみでデータ分析を可能にしてくれる機能です。
「分析ツール」機能を使用すれば、特別な関数やコードを書く必要が一切ありません。
導入も簡単ですので、初心者でも気軽にデータ分析を行うことができます。サンプルデータを使って、Excel分析ツールで、分散・平均値の検定、回帰分析の基本を学びます。

第３回：　Excelソルバー

Excelソルバーは、数式の計算結果を目標値として設定して、その結果を得るために複数の制約条件を指定し任意のセルを変化させて最適値を求める機能を提供します。Excelのソルバーを使って、高精度なサロゲートモデルの作成を実践します。また、この機能を使って、プログラムを作成することなしに、回帰分析やニューラルネットワーク（NN）モデル作成を行います。　Excelのソルバーを使ったNNモデルの作成については、回帰分析の出力に非線形変換を実施する活性化関数を適用して、これを新たな出力とします。これで一層分のNNモデルが出来上がります。さらに、必要に応じて、層数を増やすことも実践します。

第４回：　Excel分析ツールを使ったサロゲートモデル構築実践
Excel分析ツールを使ったサロゲートモデルの構築を実践します。Excelシートの各列に、形状パラメータ、境界条件、初期条件などの設計変数とともに、ある点での温度、応力などの目的変数を定義し、デザインの数だけの行数をもつExcelファイルを提供します。差支えなければ、参加者が持参したデータも利用可能です。Excel分析ツールの回帰分析を実行して、サロゲートモデルを開発します。回帰分析結果には、目的変数に対してあまり寄与しない設計変数の情報も表示されるので、高精度でコンパクトなモデルの作成を目指します。
第５回： サロゲートモデルによるデザイン最適化
設計の最適化、設計空間の探索、感度分析、what-if分析などのCAEの日常的なタスクは、数千または数百万もの数値シミュレーション評価を必要とするため、実行困難になります。この負担を軽減する1つの方法が、この講座で学んだサロゲートモデルの利用です。この回では、Excelソルバーを使ってサロゲートの出力を最適化する設計変数を計算するための演習を行います。具体的には、構造物におけるある点での温度を最小化する板厚、熱伝導率を求めます。
録画  講義内容を録画した内容を、録画します。オンライン形式での受講者には、復習用に、オンデマンド形式の受講者には、自習用に視聴できるようにします。（期間限定です）