이 무료 슬롯 사이트 협회의 기조 연설은 Kinki University의 과학 및 공학부 기계 공학과 교수 인 Wada 씨였습니다.

"ILSVRC 2012 (ILSVRC : IMAGENET 대규모 시각적 인식 도전 : 컴퓨터에서 객체 인식의 정확성을위한 경쟁) 이후 5 년이 지났습니다. 그러나 오늘날에도 우리는 계산 역학 및 CAE와 같은 분야가 딥 러닝과 높은 친화력을 가질 것으로 기대하지만, 적용 및 사용에 관한 이전의 연구 사례는 거의 없습니다.

강의에서 우리는 컴퓨팅 파워를 사용하여 많은 양의 교육 데이터를 생성했으며, 균열 성장 행동을 통해 학습 방법과 방법에 대해 논의했으며, 병렬 컴퓨팅 환경에서 딥 러닝 학습 데이터의 생성을 설명했습니다. 그는 강의가 끝날 무렵 "최상의 학습 데이터를 수집하고 선택하기가 어렵습니다. 그러나 CAE와 딥 러닝의 융합은 올바른 사람의 기술이며 딥 러닝을 사용하는 일반 목적 기술은 CAE에도 적용될 가능성이 높습니다.

Hitachi Construction Machinery Co., Ltd.의 실험적 분석 및 평가 센터는 건설 기계, 운송 기계 및 환경 관련 제품을 제조 및 판매하고 있으며 FEM 분석을 사용하여 유압 발굴기의 강도를 향상시키기 위해 노력하고 있습니다.

이 세션에서는 초대형 굴삭기에서 대형 용접 구조의 신뢰성을 향상시키는 데 따른 문제에 대한 응답으로, 파손에 적용되는 용접이없는 부품에 미리 평가하고 Adventurecluster를 적용함으로써 얻은 효과에 대해 논의한 후에도 초대형 굴삭기에서 대형 용접 구조의 신뢰성을 향상시키는 데 따른 AdventRecluster를 적용하는 예를 소개했습니다.

Arsty Co., Ltd.는 자동 제작에 중점을 둔 다이 캐스팅의 주요 제조업체 인 Aluminum 다이 캐스팅 설계 사업에서의 분석이 필요합니다. 곰팡이 방출 힘, 잔류 응력 및 피로 수명 및 다이 캐스팅 제품의 치수 수명 및 차원 정확도를 향상시키는 열 변형을 고려합니다. 그러나 이러한 분석에는 금형을 포함한 대규모 분석 모델뿐만 아니라 재료 크리프 특성과 같은 고려 사항이 필요하므로 분석 부하가 증가합니다.

이 세션에서는 분석 정확도 및 분석 시간 측면에서 이전 소프트웨어를 AdventureCluster와 비교하는 예를 소개했으며 AdventureCluster가 곰팡이에 대한 보유력 및 잔류 스트레스의 분석에 적용되는 경우에도 자세히 도입되었습니다.

Yanmar Co., Ltd.는 분석 기술을 더욱 향상시키고 응용 프로그램 범위를 확장하기 위해 노력하고 있으며, 고객에게 올바른 품질, 가격 및 타이밍의 제품을 제공하는 것을 목표로합니다.

이 세션에서는 엔진 부품의 고주파 강화 분석에서 처리 및 도출 조건의 제조 및 도출 중에 잔류 응력의 예측에 적용하는 동안 무료 슬롯 사이트 기능 기능을 활용하는 분석 기술을 구축 한 사례를 자세히 설명하고 계산 정확도, 계산 및 계산과 같은 기본 성능의 비교 및 ​​검증을 수행했습니다.

자동차 부품 제조업체 인 Hirotech Co., Ltd.는 뚜껑 및 배기 시스템을 전문으로하며 모든 개발 및 생산 분야에서 개선 및 개혁을 촉진하며 하나의 기술을 통해 세계 최고의 엔지니어링 회사가되는 것을 목표로합니다.

이 세션에서는 프레스 곰팡이 제조의 부품 및 프로세스 단위로 이상적인 금형 구조를 추구하기 위해 AdventureCluster가 어떻게 소개되었는지에 대한 4 가지 예를 소개하고 곰팡이 변위 및 변형과 관련하여 사용했습니다.

Isuzu Motors Co., Ltd.는 트럭, 버스, 픽업 트럭 및 엔진의 주요 제품으로 간주되어 분석 내용의 분석 사례 및 고급의 증가에 따라 CAE 기간을 단축해야한다고 오랫동안 생각해 왔으며 개선 활동에서 작동해 왔습니다. 이 상황에서, 인간이 수행하는 많은 수동 작업으로 인해 모델을 만드는 데 시간이 걸렸으며,이 기간의 단축을 개선 할 여지가 남았습니다.

이 세션에서는 모델링 중 복잡한 설정을 제거하여 모델링 시간을 단축하고 미세 메쉬 컨트롤을 자동으로 구현하고 계산 부하를 늘리기 위해 여러 병렬화를 사용하여 AdventureCluster의 확장을 활용하여 모델 생성 기간을 단축 할 수있었습니다.