サロゲート モデル。 SCSK、設計データから代理モデル解析する「pSeven」を提供開始 :日本経済新聞

探索を高効率にするSurrogate

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発表日:2017年9月13日 設計データから代理モデル解析する「pSeven」を提供開始 ~職人の経験則やデータを生かし、次世代の開発へ適用~ 株式会社(本社:東京都江東区、代表取締役 社長執行役員:谷原 徹、以下SCSK)は、DATADVANCE社(データアドバンス、社長:Sergey Morozov、本社:ロシア モスクワ)と販売代理店契約を締結し、Airbus社において製品開発のリードタイムとコスト削減を解決するために開発された、設計空間探索プラットフォーム「pSeven(ピーセブン)」を2017年9月15日から提供開始します。 なお、本製品はSCSKが取り扱う数々のシミュレーションソフトウエアと組み合わせ、これまでに蓄積されたSCSKのノウハウと共に提供します。 背景 ものづくりにおいて、設計・開発工程を支援するCAE(Computer Aided Engineering)はさまざまな分野で活用されています。 科学技術の分野では構造解析や流体解析、運動方程式を用いた機構解析を行っており、SCSKでも数多くのソリューション・ソフトウエアツールを市場へ展開してきました。 最近では、製品の高機能化・複雑性と開発のリードタイム短縮の命題から、一つのツールではなく、複数のソリューションを組み合わせ、結果発生する数多くのデータから最適な設計仕様をいち早く決定する手段が求められています。 これら市場ニーズに応えるため、SCSKでは「pSeven」の取り扱いを開始しました。 「pSeven」の特長 「pSeven」は、所有するデータをもとに予測モデルを生成することができます。 この予測モデルは、従来のシミュレーションソフトウエアで構築したモデルとほぼ等価なモデルであることから、シミュレーションの代理モデル(サロゲートモデル)と呼びます。 また、簡単な演算式をもとに作成されるため、計算負荷は非常に軽くなっています。 「pSeven」によるサロゲートモデルをもとに、SCSKが組み合わせるシミュレーションソフトウエアを用いて解析すれば、これまでにないリードタイムの短縮が期待できます。 また、最新の科学技術でも未だ解明されていない困難な現象も、実験や経験則に基づくデータが存在すればサロゲートモデルを生成し、予測することができます。 加えて一般的な最適化関数も有していますので、より高速に設計仕様を検討することができます。 リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。 リリース詳細.

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未知の現象も代理モデル化して予測する設計空間探索ツール「pSeven」を販売開始

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2019. 26 酒井幹夫 をお届けします。 (からもご覧になれます。 ) 【目次】 1. 巻頭言 (2015年度部会長)東京大学 笠原 直人 2. 2018年秋の大会 計算科学技術部会全体会議 開催報告 3. 2018年秋の大会 計算科学技術部会 セッション報告 4. 2019年春の年会 計算科学技術部会 部会賞表彰式/ 全体会議 開催案内 5. 2019年春の年会 計算科学技術部会 一般セッション開催案内 6. 2019年春の年会 計算科学技術部会 企画セッション開催案内 7. 第6回若手交流フォーラム 参加報告 京都大学 栗﨑 達也 8. 講習会・ワークショップ等の開催報告・連絡事項等 9. 年間予定 編集後記 (表紙絵) 高畑 和弥 氏(東京大学) (2017年度 部会CG賞) 2019. 18 酒井幹夫 日本原子力学会2018年春の年会 企画セッション報告:「 人工知能技術の活用と将来展望」 日 時:9 月7日(金) 13:00~14:30 座 長:伊藤 啓(京都大学、計算科学技術部会長) 聴講者:77名 概要 近年、人工知能は多種膨大な情報を統合・利活用して問題解決するための基盤的計算科学技術となっている。 一方で、一つ一つの意思決定がその後の大きなリスクの顕在化に強く寄与し得る原子力分野にあっては、科学的根拠に基づく合理的な判断を下す必要があることから、人工知能技術のブラックボックス性などが問題となる可能性がある。 本企画セッションでは、人工知能技術の現状と構造・流体解析、検査高度化への活用について講演を行い、原子力分野における人工知能技術の課題や将来展望などに関して議論した。 深層学習によるき裂進展予測のためのサロゲートモデルの構築(近畿大学:和田 義孝 氏) Construction of surrogate model for prediction of crack propagation using deep learning Kindai Univ. : Yoshitaka Wada 重合メッシュ法によるき裂進展データを大量に生成し、何をどのように学習するのがサロゲートモデルの構築に有効なのか、き裂進展挙動を通して考察した。 取得データ数が相対的に少なくなる状況(例えばき裂伸展方向が変わる状況のデータなど)を適切に把握してデータ密度の均質化を図るのが重要であること、ディープラーニングによる学習はモデル化が困難な工学問題に対して有効と考えられること等が示された。 計算力学シミュレーションを機械学習に置き換える技術の基礎的検討(東洋大学:中林 靖 氏) Preliminary study of technology for replacing computational mechanics simulation with machine learning Toyo Univ. : Yasushi Nakabayashi ディープラーニングの一種であるConvolutional LSTMを数値流体解析結果の予測に用いる手法を提案した。 流体解析結果の渦度と圧力場を可視化した画像を用いて学習を行い、過去4フレームの可視化画像を入力に与え、次フレームの可視化画像を生成することに成功した。 現時点での予測精度は数値解析の代替手法としては改善の余地があるが、数値解析の次のタイムステップの近似値の予測に用いて、ソルバーの初期値に使い収束を早めるなどの応用方法が示された。 画像処理、 AI 活用による原子炉検査の高度化(日立製作所:細谷 直樹 氏) Advancement of nuclear reactor inspection with image processing and AI Hitachi, Ltd. : Naoki Hosoya 原子炉検査員の負荷軽減や工数低減、検査結果の信頼性確保のための画像処理・AI技術について述べられた。 目視検査について、放射線ノイズ抑制、信号強調、およびそれらの専用並列演算プロセッサへの実装によるリアルタイム動画像処理手法が示された。 また、超音波探傷検査について、エコーデータから欠陥候補を自動識別するAI技術、およびエコーデータ合成によるデータオーグメンテーション手法が示された。 2018. 5 酒井幹夫• 原子力機構、2. 東京大学) 原子力施設全体規模の構造解析に向けて実施した、並列かつ省メモリ解が析可能な要素毎有限要素接触解析手法について報告する。 これまでに提案した並列化手法に対して、更なる性能向上のためにFrontal 行列の加算順序を自動最適化する方法を提案し、有効であることを確認した。 Abdullah Al BARI2, Naoto KASAHARA1 (1. The University of Tokyo, 2. Khulna University of Engineering and Technology) This study focuses on frequency dependent characteristics and proposes a failure mode map of piping structures under realistic seismic loads. 日本原子力研究開発機構) 剛飛翔体の衝突に伴う構造物の局部破壊については、その破壊様式に応じて多くの評価式が提案されている。 既往の評価式は、構造物に対して垂直に衝突する実験から導かれた実験式が主であり、斜め衝突に関する研究はほとんど行われていない。 そこで本研究では、実験結果およびシミュレーション結果に基づき斜め衝突に対する局部損傷評価式を提案することを最終目的とする。 本稿では、検証された解析手法を用いて実施した、円筒型と半球型の異なる先端形状を有する柔飛翔体の衝突シミュレーション解析の結果を示す。 解析の結果より、柔飛翔体の先端形状がRC構造物の局部損傷に及ぼす影響の違いについて議論する。 エネ総研 原子炉隔離時冷却系 RCIC は福島事故時に約66時間動作を継続したと推定されている。 この間、現状の設計条件外の状況でも動作を継続したと考えられている。 現状設計範囲外でのRCICの運転挙動を把握し、RCICの運転範囲を拡大することが出来れば原子炉の安全性向上に寄与できるとともに、過酷事故時の運転マニュアルの合理化、低圧注水までの時間的余裕の確保、運転員の負荷低減につながる。 本報では実験、CFD解析、SAコード向けモデル開発を含む本研究プロジェクトの全体計画を説明する。 エネルギー総合工学研究所 福島第一原子力発電所の事故時に、RCICが設計条件外の状況においても動作を続けていたと推定されている。 その挙動を把握することによりRCICの動作範囲の拡大が可能となり原子炉の安全性の向上に寄与できることが期待されている。 当研究所では過酷事故解析コードに実装可能な計算モデルを開発し、実装することでより解析による詳細な安全性評価が行えることを目指している。 本発表では福島第一原子力発電所二号機の事故時のデータを基に、過酷事故解析コードSAMPSONによって設定条件外の状況におけるRCICの注水流量などの挙動を解析した結果を紹介する。 エネルギー総合工学研究所、2. 現所属 アドバンスソフト、3. 現所属 ゴールドマン・サックス証券) 原子炉容器内の事象から格納容器内事象に至る一連の事象を解析できる国産コードとして、SAMPSONは1993年度よりコード開発が行われてきた。 また福島第一原子力発電所事故以降、事故を踏まえたSAMPSONコードのモデル改良や各号機の事故進展解析が実施され、現在もエネルギー総合工学研究所では開発を継続している。 本報ではアクシデシトマネジメント策の評価・改良など、汎用的用途への適用を容易にするため開発した制御インターフェースモジュールについて報告する。 本開発では将来的な拡張性を考慮したFortranプログラムコードを適用し、検証解析を実施した。 アドバンスソフト、2. 電中研) キャビティにおける燃料デブリ挙動を、その質量、冷却水量とタイミング、壁温度境界条件をパラメータとした燃料温度多様体で表現して、試験結果から実機での予測を俯瞰できるようにした。 簡易モデルとMELCORによる解析から現象をより詳細に理解することに努めた。 INSS) PWRプラントにおける小破断LOCA高圧注入系不作動事象のアクシデントマネジメント策を対象に、RELAP5コードによる燃料被覆管最高温度 PCT の統計的安全評価に対する代替統計モデルを構築し、代替統計モデルによるPCTの不確かさ評価結果をRELAP5コードによる解析結果と比較した。 計算科学技術(微視的解析) 2018年9月7日(金)10:50~12:00 H会場 (座長:Univ. 東京大学大学院工学系研究科、2. 東京大学人工物工学研究センター、3. 日本原子力研究開発機構) 面心立方金属を対象として、中性子照射下での結晶欠陥形成におけるひずみ負荷の影響を分子動力学法により定量化した。 引張ひずみ負荷により、特に格子間原子集合体の形成が影響を受けることが明らかとなった。 6 (1. 東大・工、2. 東大院・工、3. 東大・人工物、4. JAEA-CCSE、5. テネシー大学、6. オークリッジ国立研究所) 中性子照射化で形成する照射欠陥集合体の挙動と形態に関して、分子動力学(MD)法の結果を初期値とし、On-the-fly キネティック・モンテカルロ法を用いた解析を行った。 原子挙動の精確さを保持しつつ、MD法よりも二桁近い長時間での欠陥拡散を再現することが可能となった。 東京大学人工物工学研究センター、2. 東京大学大学院工学系研究科、3. 東京工業大学 科学技術創成研究院、2. みずほ情報総研、3. 千葉大学 理学部、4. 芝浦工業大学 工学部) 非線形クラインゴルドン方程式を計算することで、相対論効果と非線形相互作用との競合関係を明らかにする。 非線形クラインゴルドン方程式に対して、分数冪型の非線形相互作用がある場合についてスペクトル法を基礎とした精密な数値計算法を提案する。 核子多体系についてのこれまでの研究から、分数冪型の非線形相互作用は有限サイズの媒質において、圧縮率の妥当な値を与えるために不可欠であることが指摘されている一方で、分数冪という性質から精密計算を行ってその本質を明らかにするための研究は進んでいない。 分数冪効果を相対論的効果との競合関係の中で明らかにするとともに、誤差評価を始めとした一連の評価式を得ることで、分数冪数値計算法の基礎に関する一連の結果を報告する。 原電エンジニアリング) 取替炉心設計では,限られた期間内に天文学的な組合せから設計条件を満たす装荷パターンを探し出す必要がある。 その際,使用可能な燃料の中からどの燃料を用いるかも併せて考える必要がある。 有用だが探索に少なくとも数十分を要する自動探索コードを投入する価値の有る燃料の組合せを(試行錯誤的な探索過程を経ずに)瞬時に見極めるべく,自動探索コードにより最適化された装荷パターンを教師データとして深層ニューラルネットワークに学習させ出力させることを考えた。 これまでの全結合型ネットワークに加え,画像認識/画像生成分野で活用事例の多い畳み込み型ネットワークの活用について検討した。 JAEA、2. 東京大学) 原子力材料の中で磁性状態の再現が困難なため第一原理計算があまり行われない二酸化ウランとガンマ鉄について、ランダムに分布するノンコリニアな磁性状態を用いた計算の収束性等について議論する。 van Rooijen2 (1. 福井大学大学院、2. 福井大学附属国際原子力工学研究所) IGA法および輸送理論を用いて、任意の形状に対して中性子束分布を解析する手法を開発している。 NEWTの解析結果との比較により、現在の解析手法の精度について評価を行った。 今回は2次元の解析結果を紹介する。 福井大学附属国際原子力工学研究所、2. 福井大学大学院) IGA法および輸送理論を用いて、任意の形状に対して中性子束分布を解析する手法を開発している。 従来の計算コードの解析結果およびベンチマークの計算結果との比較により、現在の解析手法の精度について評価を行った。 今回は3次元の解析結果を紹介する。

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SIP 革新的燃焼技術ガソリン燃焼チームの成果の一つである, ガソリンサロゲート詳細反応機構 および 簡略化反応機構 を公開いたします. これらの反応機構は, 本プロジェクトで実験・検証に用いてきた, 5成分共通サロゲート燃料に対応するものであり, 実ガソリンの着火性・燃焼速度など の基礎燃焼特性を良好に再現することが確認されています. これらの反応機構は本プロジェクトに参画する多くの大学の研究者の協力により, 個々の成分の基礎燃焼特性だけでなく, 混合物の燃焼特性に対する検証を行ったものであります. 反応機構に改良の余地はまだあるものと思われますが, 一定の検証を完了いたしましたので, これらを公開し, 多くの利用と試験に供することで, さらなる改良へのご提言と示唆を頂きたいと考えております. 本反応機構を引用される場合は以下を引用して頂けますようお願いいたします. 詳細反応機構 [1] 三好 明・酒井 康行, , 自動車技術会論文集, 48 5 , 1021—1026 2017 20174744. [2] 三好 明・酒井 康行, ガソリンサロゲート詳細反応機構の構築, 自動車技術会2017年春季大会学術講演会講演予稿集, 講演 311, 論文 20175311, 2017年5月24日〜5月26日, 横浜. 簡略化反応機構 [1] 酒井 康行・三好 明, ガソリンサロゲート燃料簡略反応機構の構築, 第28回内燃機関シンポジウム, 講演 59, 論文 20178019, 2017年12月6日〜12月8日, 福岡. [2] 酒井 康行・長谷川恵三・三好 明, 含酸素燃料を含むガソリンサロゲート燃料簡略反応機構の構築, 第29回内燃機関シンポジウム, 講演 34, 論文 20183155, 2018年11月26日〜11月28日, 京都. 5成分サロゲート 3成分 TRF 2成分 PRF 詳細反応機構 rev. txt NOx 生成機構を 含むバージョン 簡略化機構 rev. 0 SIP-Gr2. txt SIP-Gr2. txt SIP-Gr2. txt NOx 生成機構を 含むバージョン 詳細反応機構 5成分サロゲート 3成分 TRF 2成分 PRF 詳細 rev. txt 詳細 rev. txt 詳細 rev. txt 詳細 rev. txt• この変更は 5 成分サロゲート反応機構のみに関係し, 計算結果には有意な影響は見られていません. SMILES データを反応機構の熱力学データ中に取り込みました. Chemkin-Pro では Mechanism Veiwer 上で SMILES が表示されます. 化学種 CH2 の SMILES 表記を [3CH2] に変更しました. これにより Mechanism Reduction Reaction Workbench の SMILES error が回避され Isomer Lumping オプションが有効になります 23-Nov-2017.

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