初心者向けセミナーです 自分でMBDができるようになるために!モデル化できれば自分で計算できる!全ての事象・現象をモデル化し計算できるようにするための技術と技術ノウハウ<Zoomセミナー>

応用物理・工業数学・技術を三位一体として連携し活用!
物理現象をモデル化をする能力を養成します!
機械学習・深層学習・AIの時代に重要になる技術!

<現在、新型コロナ感染防止キャンペーンを展開しております。このキャンペーン期間中は、1名様の受講費で2名様まで受講できるようにしております! ぜひこの機会をご活用下さい!>

  • 機械学習・深層学習・AIの専門家はこの技術だけをやってきているので、これ以外の従来技術のことはほとんど知らない、ということをご存知ですか? 機械学習・深層学習・AI技術はこれだけで世の中に役立つことはできません。機械学習・深層学習・AIは従来技術に適用して初めてその真価を発揮します。本セミナーではこの観点からも解説致します。
  • MATLABなどの操作ができてもモデル化する能力を養成することはできません! モデル化はエンジニアに求められる本質的な能力です!MATLABなどの有名な市販のソフトは世界中で使用されており、これを使用しているだけでは、世界を相手に差別化できません!
  • 技術分野で発生している現象の本質を見抜く能力が養成でき、モデル化のための技術能力が習得できます!
  • 物理現象をモデル化をする能力を養成するためには、応用物理・工業数学・技術を三位一体として連携し活用する能力が求められます!これについての分かりやすく解説致します。
  • 技術分野における問題解決能力を身に着けたい方
  • 市販のソフトを購入して使用するのではなく、自分でMBD(Model Based Design,およびModel Based Development)ができるようになるために!
  • 本セミナーでは上記の全てを分かりやすく解説致します!
  • このセミナーはエンジニアにとって大変重要な内容ですが、この内容のセミナーは日本ではこのセミナーだけです!このセミナーの内容は本セミナーの講師が独自に開発した内容です!

セミナー講師

(社)日本騒音制御工学会認定技士 (社)日本音響学会技術開発賞受賞
有限会社アイトップ 技術コンサルタント 通訳・翻訳

工学博士 小林 英男 氏

セミナー受講料

¥49,500/人(テキスト代、消費税含む)

新型コロナ感染防止キャンペーンとしまして、一社から同時に二名様の受講お申し込みをして頂きますと、お一人様の受講料でお二人様にご受講して頂くことができます。この場合は、受講お申込みフォームの備考欄に「二人同時受講」とご記入し、お二人目様の氏名、所属、連絡先電話番号、メールアドレスをご記入ください。セミナー受講料のご請求書は、代表お申込者(お一人目の受講者様)に郵送いたします。


<テキストについて>
テキストは、原則としてセミナー開催日の3営業日までに受講者様に届くように郵送致します。場合によっては、当社の独自の判断によりテキストをPDFファイル化しメールに添付してお送りすることもあります。

受講について

 Zoomを使用したWebinarになります。このZoomセミナー開催日の前日の午前中までに、Zoomセミナーへご参加頂くためのURLとセミナーIDをメールにてご連絡させて頂きます。セミナー当日は、5分前までにはご入場下さい。

 ご参加時にお名前がわかるようにして頂く様お願い申し上げます。これは、入場できずにいる方などを見つけるためのものですのでご協力くださいますようお願い申し上げます。

 社内からZoomセミナーに参加できない場合は、テレワークの一環としてご自宅などからご自分のパソコンなどでご受講頂くこともできます。

 受講開始時にはマイクはオフに設定下さい。ビデオもオフに設定して頂くことができます。この場合は受講者様の映像は、セミナー主催者およびセミナー講師には届きません。また、ビデオ設定をオンにしても背景画像をご選定頂ければ受講者様の背後映像はセミナー主催者およびセミナー講師には届きません。

 セミナー受講中にご質問がある場合は、チャット欄にご記入頂く様お願い申し上げます。ご質問へのご解答は原則としてセミナー受講時間中に完了するように致します。

 目安ですが、講習時間約60分に対し約10分間を休憩時間と致します。

 昼食時間は、11:45~12:45です。

 また、セミナーテキスト内に記載されていることへのご質問は、セミナー受講後(例えば1ヶ月後とか半年後)でも無料で本セミナーの講師がZoomソフトやメール・電話を使用してご解答致します。

【お申込の前のお願い】
ご使用のPC・通信回線にセキュリティなどの制限がある場合、Zoomを利用できない場合があります。事前に下記のサイトにて、Zoomの接続・利用についてご確認ください。
・テスト画面: 『Zoomをテストする』

セミナー趣旨

 実験のしかたが間違っていたり、目的が明確になってない実験をだらだらと行って時間を無駄にしていないでしょうか?
 よくわからないから、とにかく実験してデータを取ってみようというだけでは、データを取っても何の役にもたたないということが少なくありません。
 測定器が同じなら誰が測定、分析しても結果は同じであると考えていないでしょうか?
 測定・分析は若いエンジニアの卵に行わせておけばよいと考えていないでしょうか?
 自分たちが取得した測定・分析データが技術的に正しいかどうかわからないし、それらのデータを技術的に正しく読みこなして活用しているという自信が持てない、ということを経験したことはないでしょうか?
 測定・分析データが技術的に誤っているということをわからずに(気がつかずに)、これを基に会議を行い、結果的に多くの時間とコストを無駄使いし、思うような成果が出せなかった、という経験はないでしょうか?

 本セミナーでは、上記を解説することにより、問題(対象)とする現象の本質を見抜き、その物理現象をモデル化するための技術と技ノウハウを応用物理・工業数学・技術を三位一体にしてわかりやすく解説致します。モデル化すれば計算できるのでこの技術は大変重要ですが、日本には他にこの内容のセミナーはありません。

 また、実験データを取得したり整理するためのするための各種市販ソフトについても各々の概要を解説致します。MATLABや測定器を作るための市販ソフトであるLabVIEW(ラボビュー)のを使用した、低コストですぐに成果を出すための効率的かつ要領のいい方法を解説致します。

受講対象・レベル

  • 簡単な実験なら失敗せずにできるが、少し複雑だったり難解な実験解析をどのようにやったらよいのかわからないかた
  • 測定データを取得すれば、そこから役に立つ知見(結果)が引き出せると考えておられるかた
  • 測定器が同じなら誰が測定しても同じ結果が得られると考えておられるかた
  • 有限要素法などの数値解析ソフトが同じなら誰が操作(解析)しても同じ解析結果が得られると考えておられるかた
  • 先輩や上司から実験して測定データを取得してくるように指示され測定するが、自分が測定した測定データ自体が技術的に正しいのか正しくないのかわからないかた
  • 測定したデータから自分たちがほしい知見をどのように出したらいいのかわからないかた
  • 実験解析により問題解決しようと考え実験するが、問題解決がなかなかできないかた
  • 実験解析などにより対象(問題となっている現象)をモデル化して、モデル化した式を計算して大体の目安をだし、実験データの妥当性を確認する技術を習得しどのようにすれば問題を解決できるのか画分かるようになりたいかた
  • 部下の管理監督上、上記の知識を把握したいかた

必要な予備知識

  • 高校卒業程度の物理、数学の基礎知識。

習得できる知識

  • 目的に応じた実験解析計画を立てられるようになります。
  • 技術的に正しい実験解析を行い、それにより技術的に正しいモデル化が行るようになります。また、モデル化により得られた式によりモデルの挙動を計算できるようになり、どのようにすれば問題を解決できるかが分かるようになります。
  • この分野における部下の管理監督ができるようになります。

セミナープログラム

  1. よくわからないから実験(測定)してみようという考え方についてどう考えますか?
    1. とにかく実験データを取って、それを解析すれば、何かが得られ、仕事が前進するのだろうか?
      時間やコストの無駄使いになっていないか?
    2. どのような解析をしてどのような結論を出したいのか?
    3. 私は実際の技術コンサルティング業務にてどのようにして成果を出しているのか?
    4. プロの技術コンサルタントと企業内のエンジニア、何が(どこが)違うのか?
  2. そのデータは技術的に問題無く使用できますか?
    1. 技術的に100%正しい測定・分析ができていますか?
    2. 技術的に正しい測定・分析ができているかどうかは誰がどのように判断するのですか?
    3. 実験に理論は必要か?
      必要であればその理論はどこからどのようにして身につけるのか?
  3. 測定値の誤差と評価
    1. 常に実験データのS/N比を向上させることを心がけるには?
    2. 測定器の線形性と非線形性とは?
    3. 測定値として評価する量は、通常、電圧 or 電流か?
    4. 測定器にアース接続は必要か?
      • 測定データに電源ノイズが混入しているか否かの
      • 判定方法は?
      • 測定データに電源ノイズが混入しないようにする方法は?
    5. 測定値の誤差と評価のしかた
      1. 測定値の誤差と残差
      2. かたより誤差と偶然誤差
    6. 誤差(残差)のバラツキ
    7. SI単位と単位の換算のしかた
  4. 数値計算(解析)からみた誤差と近似
    1. 自分で計算プログラムを作成するときに特に注意
    2. 相対誤差
    3. 桁落ち誤差についての考察
    4. 近似曲線回帰法と最小二乗法
      1. 近似曲線回帰法とは?
      2. 最小二乗法とは?
  5. 実験とコンピュータ・シミュレーション、どちらがいいのか?
    1. 実験解析
    2. コンピュータ・シミュレーションによる解析
    3. 実験とコンピュータ・シミュレーションのバランスのとりかたと仕事の効率化
    4. FDM(有限差分法)、FEM(有限要素法)、BEM(境界要素法)と実験解析との対応
    5. 実験解析結果とコンピュータシミュレーションの結果が合わない! 原因は?
  6. どのような実験方法がいいのか実例で考えてみよう!
    そのままでは技術的に正しい実験を行うことに活用できない理論もある、、、そのような理論を実務にて技術的に正しく使用できるようにするためにはどのようにすればいいのか? についても詳しく解説-
    1. 理論により実験時間を大幅に短縮できる実例
      -理論を実験に活用するには-
      1. MAXWELLの相反定理の応用
      2. FFT(高速フーリエ変換器)におけるアベレージング回数の決定方法
  7. 物理現象や系(システム)の特性をモデル化するための技術と技術ノウハウ
    1. 振動解析にて測定解析結果を低次元化しモデル化するための技術的方法とは?
    2. 振動解析における特性モデル同定法(加振入力とその応答から特性行列を理論的に求める方法)について
    3. 流体を例としてモデル化するために必要になる偏微分方程式の作成のしかたと技術ノウハウ
    4. 検査体積を使用して流体の場合の質量保存則(連続の式)を求めてみよう!
    5. 検査体積を使用せずに波動方程式を作成してみよう!
    6. ナビエ・ストークスの方程式から1次元の温度に関する拡散方程式を導出してみよう!
    7. Excel,Pythonで偏微分方程式による熱伝導の計算方法を解説
      1. 偏微分方程式を差分方程式に変換する方法
        (差分方程式作成のためののための数学的準備)
        ① 1次元問題のとき
        ② 2次元問題のとき
        ③ 3次元問題のとき
      2. 空間の分割と導関数の差分近似
        ① 前進差分
        ② 後退差分
        ③ 1次導関数の中心差分
        ④ 2次導関数の差分近似
      3. Excelによる1次元熱伝導方程式の解き方
      4. Pythonで1次元の熱伝導方程式を解いてみよう
  8. MATLABの活用によるメリット
    -SIMLINKが便利、MATLAB/SIMLINKによる新商品開発の短納期化・低コスト化の実例を紹介-
    1. SIMLINKを活用するための簡単な例
    2. MATLAB/SIMLINKを使用して実際の設計期間を大幅に短縮した実際例
    3. 商品を数式に置き換えMATLAB/SIMULINKなどでシミュレーションできるようにし、設計する商品の精度を高め、なおかつ開発期間を大幅に短縮する方法
      1. 現在世界的に脚光を浴びている方法にはどのようなものがあるのか?
      2. 1D-CAEとは? 1D-CAEの必要性について
      3. 1D-CAEと3DCAEの関係
      4. 1D-CAEによる可動テーブルの技術イメージ
      5. 1D-CAEによる可動テービルの物理モデル化 : 全ては物理モデル(微分方程式)で表すことができる! 機械図面を微分方程式で表す方法とブロック線図での表し方そして伝達関数を求めてみよう! 伝達関数で表せれば制御技術が使える!
      6. 1D-CAEに活用できる市販のソフトにはどのようなものがあるのだろうか?
  9. 質疑応答