「AIによる実験・3DCAE結果を用いた効率的な1Dモデル化手法romAIの提案」講演論文・資料
Kosuke_IKEDA
Altair Employee
Altair Employee2021年12月8日（水）～10日（金）の1DCAE・MBDシンポジウム2021でromAIに関する講演を行いました。
タイトル：
「AIによる実験・3DCAE結果を用いた効率的な1Dモデル化手法romAIの提案」
概要：
本論文では、CAEや実験など入力と出力のデータから動的モデルを生成するためにAIを用いた新しい手法romAIを提案する。 AIの構築手法としてよく知られているディープラーニングのうち、時系列予測手法であるRNNやLSTMは、一般的に正確な予測のために多くのデータを必要とするところが問題であった。そこで、romAIは、微分方程式とディープラーニングの組み合わせにより、より少ないデータで正確な動的挙動の予測を与えることを特徴としている。 本論文では、romAIの手法を説明するとともに、romAIを用いた動的縮退モデルの1DCAE・MBD適用事例を示す。
講演論文、講演資料は下記よりダウンロードいただけます。
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