動的サロゲートモデルromAIと高速物理予測physicsAIのCFDへの適用 / 自動車技術会フォーラム 2024オンライン冬季 講演資料

Kosuke_IKEDA

動的サロゲートモデルromAIと高速物理予測physicsAIのCFDへの適用.pdf

自動車技術会フォーラム 2024オンライン冬季にて、

「動的サロゲートモデルromAIと高速物理予測physicsAIのCFDへの適用」

とうタイトルで講演させていただきました。

【24-W4】自動車開発におけるデータ駆動型CFDの課題と将来｜公益社団法人自動車技術会

講演資料をアップロードしましたので、添付pdfファイルをご参照ください。

physicsAIの紹介

幾何学的深層学習（Geometric Deep Learning）を活用して、形状の変化に対する高速な性能予測を実現する手法です。

romAIの紹介
微分方程式と深層学習を組み合わせた動的サロゲートモデリングアプローチです。この技術により、より効率的で高精度なモデル化が可能になります。

CFDへの応用事例
これらの技術を実際のCFD（数値流体力学）解析にどのように適用できるかを、具体的な事例を通じてご紹介します。

最先端のCFD解析技術や設計プロセスの進化に興味のある方は、ぜひ資料ご確認ください。