自分でMBD（モデルに基づいた設計）ができるようになるために！ モデル化できれば自分で計算できる！全ての物理現象をモデル化し計算できるようにするための技術と技術ノウハウ

セミナー趣旨

　実験のしかたが間違っていたり、目的が明確になってない実験をだらだらと行って時間を無駄にしていないでしょうか？
　よくわからないから、とにかく実験してデータを取ってみようというだけでは、データを取っても何の役にもたたないということが少なくありません。
　測定器が同じなら誰が測定、分析しても結果は同じであると考えていないでしょうか？
　測定・分析は若いエンジニアの卵に行わせておけばよいと考えていないでしょうか？
　自分たちが取得した測定・分析データが技術的に正しいかどうかわからないし、それらのデータを技術的に正しく読みこなして活用しているという自信が持てない、ということを経験したことはないでしょうか？
　測定・分析データが技術的に誤っているということをわからずに（気がつかずに）、これを基に会議を行い、結果的に多くの時間とコストを無駄使いし、思うような成果が出せなかった、という経験はないでしょうか？

　本セミナーでは、上記を解説することにより、問題（対象）とする現象の本質を見抜き、その物理現象をモデル化するための技術と技ノウハウを応用物理・工業数学・技術を三位一体にしてわかりやすく解説致します。モデル化すれば計算できるのでこの技術は大変重要ですが、日本には他にこの内容のセミナーはありません。

受講対象・レベル

• 簡単な実験なら失敗せずにできるが、少し複雑だったり難解な実験解析をどのようにやったらよいのかわからないかた
• 測定データを取得すれば、そこから役に立つ知見（結果）が引き出せると考えておられるかた
• 測定器が同じなら誰が測定しても同じ結果が得られると考えておられるかた
• 有限要素法などの数値解析ソフトが同じなら誰が操作（解析）しても同じ解析結果が得られると考えておられるかた
• 先輩や上司から実験して測定データを取得してくるように指示され測定するが、自分が測定した測定データ自体が技術的に正しいのか正しくないのかわからないかた
• 測定したデータから自分たちがほしい知見をどのように出したらいいのかわからないかた
• 実験解析により問題解決しようと考え実験するが、問題解決がなかなかできないかた
• 実験解析などにより対象（問題となっている現象）をモデル化して、モデル化した式を計算して大体の目安をだし、実験データの妥当性を確認する技術を習得しどのようにすれば問題を解決できるのかが分かるようになりたいかた
• 部下の管理監督上、上記の知識を把握したいかた

必要な予備知識

• 高校卒業程度の物理、数学の基礎知識。

習得できる知識

• 目的に応じた実験解析計画を立てられるようになります。
• 技術的に正しい実験解析を行い、それにより技術的に正しいモデル化が行るようになります。また、モデル化により得られた式によりモデルの挙動を計算できるようになり、どのようにすれば問題を解決できるかが分かるようになります。
• この分野における部下の管理監督ができるようになります。

セミナープログラム

1. よくわからないから実験（測定）してみようという考え方についてどう考えますか？
   1. とにかく実験データを取って、それを解析すれば、何かが得られ、仕事が前進するのだろうか？
      時間やコストの無駄使いになっていないか？
   2. どのような解析をしてどのような結論を出したいのか？
   3. 私は実際の技術コンサルティング業務にてどのようにして成果を出しているのか？
   4. プロの技術コンサルタントと企業内のエンジニア、何が（どこが）違うのか？
2. そのデータは技術的に問題無く使用できますか？
   1. 技術的に100%正しい測定・分析ができていますか？
   2. 技術的に正しい測定・分析ができているかどうかは誰がどのように判断するのですか？
   3. 実験に理論は必要か？
      必要であればその理論はどこからどのようにして身につけるのか？
3. 測定値の誤差と評価
   1. 常に実験データのS/N比を向上させることを心がけるには？
   2. 測定器の線形性と非線形性とは？
   3. 測定値として評価する量は、通常、電圧 or 電流か？
   4. 測定器にアース接続は必要か？
      • 測定データに電源ノイズが混入しているか否かの
      • 判定方法は？
      • 測定データに電源ノイズが混入しないようにする方法は？
   5. 測定値の誤差と評価のしかた
      1. 測定値の誤差と残差
      2. かたより誤差と偶然誤差
   6. 誤差（残差）のバラツキ
   7. SI単位と単位の換算のしかた
4. 数値計算（解析）からみた誤差と近似
   1. 自分で計算プログラムを作成するときに特に注意
   2. 相対誤差
   3. 桁落ち誤差についての考察
   4. 近似曲線回帰法と最小二乗法
      1. 近似曲線回帰法とは？
      2. 最小二乗法とは？
5. 実験とコンピュータ・シミュレーション、どちらがいいのか？
   1. 実験解析
   2. コンピュータ・シミュレーションによる解析
   3. 実験とコンピュータ・シミュレーションのバランスのとりかたと仕事の効率化
   4. FDM（有限差分法）、FEM（有限要素法）、BEM（境界要素法）と実験解析との対応
   5. 実験解析結果とコンピュータシミュレーションの結果が合わない！　原因は？
6. どのような実験方法がいいのか実例で考えてみよう！
   －そのままでは技術的に正しい実験を行うことに活用できない理論もある、、、そのような理論を実務にて技術的に正しく使用できるようにするためにはどのようにすればいいのか？　についても詳しく解説－
   1. 理論により実験時間を大幅に短縮できる実例　－理論を実験に活用するには－
      1. MAXWELLの相反定理の応用
      2. FFT（高速フーリエ変換器）におけるアベレージング回数の決定方法
7. 物理現象や系（システム）の特性をモデル化するための技術と技術ノウハウ
   1. 振動解析にて測定解析結果を低次元化しモデル化するための技術的方法とは？
   2. 振動解析における特性モデル同定法（加振入力とその応答から特性行列を理論的に求める方法）について
   3. 流体を例としてモデル化するために必要になる偏微分方程式の作成のしかたと技術ノウハウ
   4. 検査体積を使用して流体の場合の質量保存則（連続の式）を求めてみよう！
   5. 検査体積を使用せずに波動方程式を作成してみよう！
   6. ナビエ・ストークスの方程式から１次元の温度に関する拡散方程式を導出してみよう！
   7. Excel,Pythonで偏微分方程式による熱伝導の計算方法を解説
      1. 偏微分方程式を差分方程式に変換する方法（差分方程式作成のためののための数学的準備）
         ①　１次元問題のとき
         ② ２次元問題のとき
         ③ ３次元問題のとき
      2. 空間の分割と導関数の差分近似
         ① 前進差分
         ② 後退差分
         ③ １次導関数の中心差分
         ④ ２次導関数の差分近似
      3. Ｅｘｃｅｌによる１次元熱伝導方程式の解き方
      4. Pythonで１次元の熱伝導方程式を解いてみよう
8. MATLABの活用によるメリット
   －SIMLINKが便利、MATLAB/SIMLINKによる新商品開発の短納期化・低コスト化の実例を紹介－
   1. SIMLINKを活用するための簡単な例
   2. MATLAB/SIMLINKを使用して実際の設計期間を大幅に短縮した実際例
   3. 商品を数式に置き換えMATLAB/SIMULINKなどでシミュレーションできるようにし、設計する商品の精度を高め、なおかつ開発期間を大幅に短縮する方法
      1. 現在世界的に脚光を浴びている方法にはどのようなものがあるのか？
      2. 1D-CAEとは？　1D-CAEの必要性について
      3. 1D-CAEと3DCAEの関係
      4. 1D-CAEによる可動テーブルの技術イメージ
      5. 1D-CAEによる可動テービルの物理モデル化 ： 全ては物理モデル（微分方程式）で表すことができる！ 機械図面を微分方程式で表す方法とブロック線図での表し方そして伝達関数を求めてみよう！ 伝達関数で表せれば制御技術が使える！
      6. 1D-CAEに活用できる市販のソフトにはどのようなものがあるのだろうか？
9. 質疑応答

セミナー講師

（社）日本騒音制御工学会認定技士 （社）日本音響学会技術開発賞受賞
有限会社アイトップ　技術コンサルタント　通訳・翻訳
名古屋大学大学院　非常勤講師（技術・経済の理論的なシミュレーションを行うための応用数学とAIのための応用数学を英語で講義）
工学博士　小林 英男　氏

　東京電機大学工学部機械工学科卒業後、東京農工大学大学院工学研究科にて特別研究員
　大学生時代にESSに所属し、カリフォルニア大学バークレイ校に語学研修、および毎日新聞社後援英語弁論大会で３位入賞。企業からの派遣で東京農工大学大学院工学研究科にて５年間特別研究員（産学協同研究、文部省認定）。東京電機大学第５３代ESS部長。英語の勉強にも集中したのは卒業後に世界で活躍できるエンジニアになるため。
　大学卒業後、リオン㈱に入社し、騒音・振動の測定・分析・対策、および海外事業部でセールスエンジニアとして従事。 　 ㈱アマダに勤務し、工場で組立・製造・検査、海外事業部で技術サービスおよび技術コンサルタント、システム事業部で板金加工自動化ライン(FMS)の開発・設計、技術研究所でアマダ製品の低騒音・低振動化および快適音化などの研究開発に携わり大ヒット商品を世に送り出した。上記のように、製造、サービス、設計、開発、研究（製造～研究まで）の一連の実務経験を積んだ。
　 その後、技術コンサルタントとして独立して２５年が経過した。１部上場企業の研究、開発、設計部署を中心に、多くの企業に対し技術指導およびコンサルティングを実施。この間に先進国を中心に２５ヶ国以上に出張し、エンジニアとして英語で仕事をするだけでなく、通訳・翻訳なども行う。
　セミナーの講師歴は２５年間。日刊工業新聞社など主催の多くの技術セミナー・英語セミナー・工業数学セミナー・応用物理数学セミナーの講師を行ってきている。この間に専門学校や大学で非常勤講師も行ってきた。
　特に、日刊工業新聞社主催のセミナー講師歴は長く１０年以上。機械学習・深層学習・AIを加速化させる技術指導にも力を入れてきた。

　また、幾多の難局を乗り越えて技術指導を成功させてきた。本セミナーでは、その時々の実際の実務経験もまじえながら分かりやすく解説致します。

セミナー受講料

￥44,000/人（テキスト代、消費税含む）

１社から複数名様が同時にお申込みされた場合に限り、２名様目から１名様ごとにお１人様当たり￥5,000割引きさせて頂きます。つまり２名様目からお１人様当たりの受講料が￥39,000（テキスト代、消費税含む）になります。セミナー受講料のご請求書は、代表お申込者（お一人目の受講者様）に郵送いたします。

＜テキストについて＞
テキストは、PDF化したものをメールに添付して受講者様にお送りさせて頂きます。よって自分でダウンロードする必要はありません。原則としてセミナー開催日の２営業日までに受講者様に届くようにメール致します。よって印刷したテキストをお送りすることはありません。 テキストは１枚のA４に２スライド印刷なので文字が適度な大きさなので見やすくなっております。 なお、テキストのコピーおよび２次配布は禁止させて頂いております。

＜セミナー受講者様への特典＞
セミナー受講後１ケ月間はセミナー内容だけでなく仕事上のご質問など自由にメールでご質問下さい。このセミナーの講師が無料でご返事致します。
ご質問の際は、メールにご質問の内容、セミナー受講日、ご受講頂きましたセミナーの名称、氏名、会社名、ご所属、会社の電話番号、携帯電話の番号をご記入頂く様お願い申し上げます。

受講について

＜Zoomセミナー＞
◎視聴方法：Zoomを使用したWebniarになります。遅くてもこのZoomセミナー開催日の前日の午前中までに、Zoomセミナーへご参加頂くためのURLとセミナーIDをメールにてご連絡させて頂きます。セミナー開始時刻の10分くらい前にはZoomセミナーに入室できます。

ご参加時にお名前がわかるようにして頂く様お願い申し上げます。お名前は漢字またはローマ字をご記入頂く様お願い申し上げます。会社名をご記載頂く必要はありません。これは、入場できずにいる方などを見つけるためのものですのでご協力くださいますようお願い申し上げます。

セミナー受講中にご質問がある場合は、チャット欄にご記入頂く様お願い申し上げます。マイクをオンにしてご質問頂くこともできます。ご質問へのご解答は原則としてセミナー受講時間中に完了するように致します。ご解答に時間のかかるご質問については、セミナー終了後または後日にメール・電話・Zoomなどを活用してご解答させて頂きます。

【お申込の前のお願い】
ご使用のPC・通信回線にセキュリティなどの制限がある場合、Zoomを利用できない場合があります。事前に下記のサイトにて、Zoomの接続・利用についてご確認ください。
・テスト画面： 『Zoomをテストする』

＜セミナースケジュール＞
10:30～11:45　午前中の講習（休憩なし）
11:45～12:45　昼食休憩
12:45～16:30　午後の講習（約60分間区切りの良いところまで講習をして10分間休憩を致します。ほぼこれを繰り返します。）