オンライン開催

2026.7.24

11:00 - 11:20

＜Web配信＞解析データの更なる活用。形状データを学習するサロゲートAIモデル

モーフィング不要で形状変更に対応可能なサロゲートAI

※本セミナーは 2026年４月９日 に配信した同セミナーの再配信です。

サロゲートモデルは、CAEでの解析データや形状データをもとに、その挙動を高速に近似再現する数理モデルです。
解析時間を数倍～数百倍短縮でき、解析専任者以外でもパラメータ検討や繰り返し計算が可能になる点が特長です。
従来はパラメトリックな解析モデルを学習することで、高速かつ効率的な予測が実現されてきました。
一方で、モデル規模が大きくなるほど学習・予測の負荷が増大し、形状変更を伴う解析ではメッシュモーフィングなどの前処理が必要になるなど、適用が難しいケースも存在します。

本セミナーでは、サロゲートモデルの基礎や手法の違いを整理し、上記課題を解決するノンパラメトリック手法について解説します。

小型軸流ファンにおける流体解析のサロゲート化などの事例を通じて、シミュレーション結果とAI（サロゲートモデル）の予測結果を比較し、有効性を確認します。
あわせて、CPU上で動作しパラメータスタディや最適化に適した nvision と、形状変更・可変ノードに対応可能でモーフィングが不要な nvisionFlow の特長をご紹介します。

こんな方におすすめ

  • サロゲートモデルやAI活用に関心のある設計・解析エンジニア
  • CAE解析の計算時間や検討回数に課題を感じている方
  • 形状変更を伴う解析で、前処理やデータ作成に手間を感じている方

セミナー概要

アジェンダ

(1)サロゲートモデルとは
　・サロゲートモデルの基本概念
　・CAE解析との関係と役割分担

(2)サロゲートモデル活用のメリット
　・解析時間の大幅短縮
　・解析専任者以外でも可能なパラメータ検討
　・繰り返し計算による設計検討の高度化

(3)データ形式の違いと適用上のポイント
　・パラメトリック／ノンパラメトリック手法の比較
　・形状変更・モデル規模が与える影響

(4)適用事例 - シミュレーション結果とAI（nvision）予測結果の比較
　・小型軸流ファンにおける流体解析のサロゲート化ほか

開催概要

開催日時
2026年7月24日 　11:00 - 11:20
開催場所
オンライン開催
受講料
無料

ご注意事項

  • 定員：150名
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お問い合わせ
サイバネットシステム株式会社
デジタルエンジニアリング事業本部
optimus_info@cybernet.co.jp

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