【企　画】流体工学部門

【開催日】2022年1月19日（水）　9:30～17:00

【開催形態】オンライン開催（WebEXを利用）
※ミーティングIDとパスワードのご連絡は，開催日の5日前を予定しております．2日前になっても届かない場合は，下記担当職員までご連絡ください.

【協賛】
日本計算工学会，日本気象学会， 日本航空宇宙学会，日本混相流学会，日本シミュレーション学会，日本伝熱学会，日本流体力学会，可視化情報学会，自動車技術会，ターボ機械協会，日本ガスタービン学会，オープンＣＡＥ学会，情報処理学会，進化計算学会

【趣旨】
設計・研究の現場において，「もっと効率的に設計パラメータを評価したい」，「計測，解析データから有意義な情報を抽出したい」「流行りのAI・機械学習の事例を知りたい」と感じることはないでしょうか．近年，従来の工学的手法と情報科学的なアプローチを融合し，有用な情報を抽出する新しい問題解決手段が着目されており，本講習会ではその中でも特に流体問題への適用に着目し，「機械学習」や「最適化」などの新しい問題解決法をテーマに，その実際に関して広く紹介いたします．本講習会は，主に企業の技術者・研究者や，学部・大学院の学生の方々を対象としております．多数の皆様の参加をお待ちしております．本講習会はサテライト受講形式でのライブ配信を行なう予定で，WEB会議システムを用いて，自社会議室等で受講いただけます．

【プログラム】

9:30～9:40 「挨拶・諸説明」 ㈱IHI　藤原 浩介

9:40～11:10 「流体力学の低次元モデルとスパースセンシング」 東北大学　野々村 拓
流体力学の高次元データは固有直交分解や動的モード分解を利用することにより，少数の潜在変数で表現できる可能性がある．この低次元化された表現を利用することにより，感度の良い少数のスパースなセンサ情報のみから流れ場全体を復元できる可能性が見えつつある．本講演では，流体力学の低次元モデルおよびセンサ位置最適化に関してその概要を説明し，このアイデアの具体例としてスパースプロセッシングPIV（粒子画像速度測定法）によりリアルタイム流体場観測が可能となることを説明する．

11:20～12:20 「フルードインフォマティクス2.0」 東北大学　大林 茂
近年，CAE（computer aided engineering）が実用化され，シミュレーションは実験と並ぶ研究開発の重要な柱となっている．Society 5.0 の実現が謳われる今日，シミュレーションと実験を繋ぎ，双方の情報を最大限に活用することが望まれている．データ科学の手法であるデータ同化を用いれば，シミュレーションと実験を統計的に適切に融合することが可能となり，真のデジタルツインが実現する．本講演では，流体科学とデータ科学の融合による「フルードインフォマティクス」の新たな展開を紹介する．

12:20～13:40 昼休み

13:40～14:40 「データ科学技術の流れ制御技術への応用事例」 ㈱荏原製作所　安 炳辰
非定常で乱れの強い流れ，すなわち乱流を効果的に制御する技術の開発は流体機械製品の新たな機能発現と付加価値向上に直結する重要な課題である．この課題を解決するためには乱流の特徴を解き明かし，正しく理解するため，従来の方法に加え，データ科学技術を応用する試みも活発に行われている．本講演では，データ科学技術を応用し，効果的な流れ制御技術を開発するための新たなアプローチの事例を紹介する．

14:50～15:50 「機械学習による乱流モデリング」 東北大学　服部 裕司
乱流の数値シミュレーションの多くは，レイノルズ平均ナビエストークス方程式（RANS）に基づくものと，空間フィルタされた方程式に基づくラージエディシミュレーション（LES）に大別される．どちらの場合にも方程式を閉じるために乱流モデルの導入が必要である．近年，機械学習による乱流モデリングに関する研究がさかんになっている．講演では，機械学習による乱流モデリングの現状と課題について，最近の動向をふまえて解説する．

16:00～17:00 「機械学習を用いたデータ駆動型設計」 東京大学　米倉 一男
CAEを用いた数値解析と機械学習を融合させ，数値解析データをもとに最適設計を行なうことができるようになってきた．このような枠組みをデータ駆動型設計と呼ぶ．そのなかで性能を予測する手法，所望の形状を創出する手法，形状を最適化する手法の3つについて，例題を交えて手法の概要を説明する．

【定員】80名程度．申込み先着順により定員になり次第締め切ります．

【聴講料（いずれも税込・教材を含む）】

正員22,000円，学生員／大学院生の会員（正員）*7,000円，会員外34,000円，一般学生11,000円．いずれも教材(電子ファイル)の代金を含みます．開催日の7日前までに決済をお願いいたします．協賛団体会員の方も本会会員と同様の料金とさせて頂きます．〔*本講習会では大学院生の会員（正員）は，学生員の聴講料で参加できます〕．

【申込締切】
2022年1月12日（水）
※申込受付メールにお支払情報が記載されておりますので，入金締切日を必ずご確認下さい．申込時期により支払期限が異なります．
※原則として，決済後はキャンセルのお申し出がありましても返金できませんのでご注意願います．
※参加登録のシステム利用料として，上記聴講料とは別に220円(税込)をご負担いただきます．

【最終入金締切】
2022年1月12日（水）
開催日の1週間前までに決済をお願いいたします．なお，原則として，決済後はキャンセルのお申し出がありましても返金できませんのでご注意願います．

【注意事項】
※学生員から正員資格へ変更された方は，卒業後3年間，本会講習会への聴講は学生員価格にて参加が可能です．下記申込先フォームの会員資格は「正員（継続特典）」を選択し，卒業年と卒業された学校名を「通信欄」に記載ください．
※特別員の資格（会員扱い）で行事に参加される場合，聴講料は正員の価格となります．下記申込先フォームの会員資格は「特別員」を選択し，「会員番号」に「行事参加料割引コード」（xxxxxxx-xxxx）をご記入下さい．
※「特別員行事参加無料券」を利用される場合，聴講料は無料となります．予め「特別員行事参加無料券（原本）」をご用意の上，「特別員」としてお申込みください．「無料参加券を利用する」と「コンビニ決済」を選択して申込完了後，担当職員まで「自動返信メール」「行事参加無料券（原本）」をご郵送ください．
※協賛団体会員の方は「協賛団体一般」「協賛団体学生」を選択し，「通信欄」に協賛団体名をご記載ください．
※大学院生の会員（正員）の方は「学生員」を選択し，「通信欄」に所属大学院名，課程・学年をご記載ください．

【教材】教材のみの販売はいたしません． 本講習会は講習会参加者に限り，資料の電子ファイルを提供いたします．

【申込方法】イベントペイより受付
イベントペイの導入についてに記載の注意事項を予めご一読の上，下記より1名ずつお申込みください．
https://eventpay.jp/event_info/?shop_code=6791237415745854&EventCode=6653178092

【担当職員】日本機械学会　大橋江利奈／E-mail: ohashi@jsme.or.jp