流体力学や構造力学などの計算力学問題において,物理的に妥当な解を取得するのに必要となる解析コストは,設計などのCAE応用の障壁となっている.そこで,既存の解データを学習することで,任意の入力条件に対する出力解の応答を代替(Surrogate)するモデルの利用が有力である.過去に様々な代替モデルが提案されており,また市販のソフトウェアへの実装なども相まって,経済的・時間的な制約に縛られる様々な解析・設計の案件に応用されている.本研究会では,代替モデルに関連する研究者が集い,代替モデルの基礎である数学的性質と,様々な応用先の物理的性質の関係に注目することで,様々な事例に広く通用する代替モデルの学理構築・使用指針および現状課題の提示と,最適化・不確かさ定量化などの大規模コストを伴う革新的・高信頼性設計問題への更なる利用展開に向けた議論を行う.

Keywords:
CAE, Optimization, Uncertainty Quantification, Surrogate Models, Reduced-Order Models, AI,...