LS-DYNA トピックスセミナー
第12回 モデルリダクション編
～ 機械学習/データマイニングの可能性 ～

今日、さまざまな分野において製品の性能予測技術としてCAEが利用されています。コンピュータの計算能力の進化と相まって、定量的な計算精度の向上に大きく貢献してきました。一方で、計算試行の回数に活かす動きも活発になってきました。定性的な検討を目的とし、傾向を見るために数多くの計算が必要となるものです。ここで問題となるのが、定量的な計算精度を求めるモデルから定性的な検討に適したモデルへの変更です。上述の通り、定性的な解析は計算試行回数が一般的に多いため、計算負荷の小さい「軽い」モデルが期待されます。しかしながら、定量的に計算することを目的とした「重い」モデルを「軽い」モデルに軽量化（リダクション）する手法は、ソフトウェアのマニュアルにも明確に記載されておらず、工程 の統一性や品質 の確保 が困難です。

本セミナーでは、モデルの簡易化、予測モデルなどをキーワードとして、LS-DYNAの機能、および、機械学習 を用いる支援ツールとの連携によるモデルリダクションを紹介します。前半はLS-DYNAの既存機能を用いて行う「これまで」の軽量化手法をとりあげ、後半は機械学習を取り入れた「これから」の手法を紹介します。

モデルの軽量化手法にご興味をお持ちの方はもちろん、CAEへの機械学習の導入にご興味のある方にもお勧めのセミナーです。