橋本総研

技術者です。とりあえずやってみて感想を述べます。 CAE、機械学習、車載電池など

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更新情報

水がどのような動きをするのか予測する必要がある場面は多々存在する。そのため、液水を扱う計算手法も様々存在する。VOF (Volume of Fluid)あくまで、ナビエストークス(NS)方程式に基づく従来の気液界面(自由界面)追跡方法。単一フェーズ用の2つの領域と、インターフェース
『「水」を解くための解析手法』の画像

Direct Simulations of Pore-Scale Water Transport through Diffusion Media米アルゴンヌ国立研究所の論文です。米エネルギー省(DOE)傘下で、かつてマンハッタン計画の一部を担った冶金研究所の系譜を歩んでいる研究所。現在はFC関係の研究も行われおり、論文も出ているので
『Direct Simulations of Pore-Scale Water Transport through Diffusion Media(2019)』の画像

最近出された論文から興味のあるものを不定期に読み漁る「ひとりで論文輪読」。本日のお題は「A machine learning-based digital twin of the manufacturing process」Google先生に翻訳してもらうと、「製造プロセスの機械学習ベースのデジタルツイン」である。実に面白そう
『A machine learning-based digital twin of the manufacturing process』の画像

私は日々1時間近くかけて通勤している。通勤時間は、Youtubeで動画を見ながらダラダラと時間を潰しているのだが、最近、興味深い動画を見かけた。 安宅というおじさんのプレゼンである。2018年に行われたもののようだ。このおじさん、かなり有名な人で、神経科学のポスドク
『シン・ニホン』の画像

自動車メーカーで働いていると、機械設計にまつわる様々な知識が求められる。上司に「こんなことも知らないのか」と言われ悔しい思いをし、社会人になってから本を買って多くを勉強しなおした。学生の頃にこの本を読んでおけば…という後悔の念も強く、今から技術者になる人
『自動車メーカーに就職してから読んだ専門書』の画像

機械学習技術がシミュレーション(CAE)の世界を変えると言われている。CAE技術者の中でも機械学習に興味のある人も多い。その一節が、ある動画で見受けられたので紹介したい。 機械学習、特にディープラーニングでは国内で一番有名なのが松尾豊先生。2019年12月に公開された
『CAEを代替する機械学習技術の予兆』の画像

先日、FCの液水輸送に関する論文を読んで、その参考文献に面白そうなものがいくつかあったので読んでみた。 マドリード・カルロス3世大学のDr. Pablo Garcia-Salaberriの論文。全然関係ないが、こんな名前の大学があるのかと少し驚いた。巨視的連続体モデル(Macroscopic con
『Effective diffusivity in partially-saturated carbon-fiber gas diffusion layers: Effect of local saturation and application to macroscopic continuum models』の画像

Pythonでチマチマ書くことに飽きてきた私は、先日からSONYのPerdiction Oneという機械学習ツールを使ってみています。今回は、時系列データから未来値を予測する手法を試してみました。「チュートリアル_店舗管理_来客数予測による仕入れ量決定」気温、天気、祝日から、来店
『PredictionOneを使ってみた【時系列予測編】』の画像

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