1D熱シミュレーションへの 機械学習の活用

12月7日（木）14:00～14:45

近年、自動車業界を中心に1Dシミュレーションの利用が広がっています。


これには熱シミュレーションも含まれるため、CradleCFDは3Dの熱流体シミュレーションから1D熱モデルを得る方法を提供してきました。

本ウェビナーでは1D熱モデルにある課題を設定してみます。
それは放熱機器など一部の部品を変更したときに１Dモデル全体がどう変化するかを推定することです。熱回路網の特性上、一部の熱抵抗の変化は全体の熱抵抗に影響を及ぼすため、事前に計算することは難しいです。そこで機械学習を用いることで、少ないサンプル数で一部の熱抵抗の変化への全体の応答を予測するROMを作成することを試みます。

現在１Dシミュレーションを活用されている方に加え、3Dの熱設計をされている方にも1Dシミュレーションと機械学習の効果をご理解いただける内容になります。

対象

・1Dの熱シミュレーションを使用されている方
・熱設計に関わる設計者の方
・Cradle CFDユーザーでHeatPatheViewを使用されている方

 

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