PIAnO 를 이용한 통합최적설계 교육 - 단과과정 > 최적설계 실습
강좌설명
- PIAnO(Process Integration, Automation, and Optimization) 소프트웨어를 활용한 최적설계 실습교육입니다.
*수강료는 부가세 포함가입니다.
강좌구성
| 회차 |
강의명 |
강의샘플 |
강의시간 |
| 1회 |
1-1. PIAnO 개요 |
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10:00 |
| 2회 |
1-2. PIAnO를 이용한 제품 설계 개요 |
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16:00 |
| 3회 |
2-1. Gentleman Never Run 2017 (GNR 2017) 소개 |
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5:00 |
| 4회 |
2-2. GNR 2017 설계 전략 및 설계 문제 정식화 |
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7:00 |
| 5회 |
2-3. PIAnO2021을 이용한 GNR 2017 해석절차 자동화 |
|
25:00 |
| 6회 |
2-4. PIAnO2021을 이용한 GNR 2017 최적화 |
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30:00 |
| 7회 |
3-1. Bottle 설계 문제 소개와 설계 전략 |
|
6:00 |
| 8회 |
3-2-1. Bottle 해석절차 자동화 (1) |
|
25:00 |
| 9회 |
3-2-2. Bottle 해석절차 자동화 (2) |
|
25:00 |
| 10회 |
3-3. Bottle 최적설계 |
|
32:00 |
| 11회 |
3-4. Bottle 설계 문제의 Parametric Study |
|
28:00 |
| 12회 |
4-1. 차량 엔진용 Injector 설계 문제 소개와 설계 전략 |
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23:00 |
| 13회 |
4-2. 차량 엔진용 Injector 해석절차 자동화와 해석 데이터 백업 |
|
12:00 |
| 14회 |
4-3. 직교배열법을 이용한 차량 엔진용 Injector의 데이터 분석 |
|
44:00 |
| 15회 |
4-4. 차량 엔진용 Injector의 추가 데이터 생성 |
|
24:00 |
| 16회 |
5-1. Ball Bearing 설계 문제 소개와 설계 전략 |
|
11:00 |
| 17회 |
5-2. Ball Bearing의 데이터를 이용한 메타모델 생성 개요 |
|
19:00 |
| 18회 |
5-3. Ball Bearing의 데이터 개수에 따른 적절한 메타모델 생성 |
|
40:00 |
| 19회 |
5-4. 빅데이터 기반 머신러닝, 앙상블 모델 생성 |
|
10:00 |
| 20회 |
5-5. 다수의 메타모델을 활용할 수 있는 Workflow 구성 |
|
11:00 |
| 21회 |
5-6. 가중치 법을 이용한 Ball Bearing 이산최적설계 |
|
21:00 |
| 22회 |
5-7. MOGA를 이용한 Pareto Front 분석 |
|
4:00 |
| 23회 |
6-1. 세탁기 Balancer 설계 문제 소개와 설계 전략 |
|
6:00 |
| 24회 |
6-2. FFD와 실험을 통한 세탁기 Balancer 데이터 수집 및 분석 |
|
11:00 |
| 25회 |
6-3. 세탁기 Balancer 메타모델 생성 |
|
5:00 |
| 26회 |
6-4. 전역 최적화 기법을 이용한 세탁기 Balancer 전역최적설계 |
|
9:00 |
수강후기
| 번호 |
후기 |
평점 |
작성자 |
등록일 |
| 1 |
실용적으로 필요한 기능들이 사용하기 쉽게 구성되어 있어 다양한 해석기들과 연동하여 최적화를 수행할 수 있어 업무에 큰 도움이 될 듯합니다. 적절한 사례를 통해 쉽게 이해가 되었습니다. |
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이준석 |
2021.12.02 |
