Sự kiện/Hội thảo
(2024)

ADVENTURECuộc họp xem tỷ lệ cá cược bóng đá cụm năm 2024 sau báo cáo

20240704 (Thứ Năm)Báo cáo sau bán hàng

“AdventureHội nghị xem tỷ lệ cá cược bóng đá cụm 2024” được đồng tổ chức bởi Allied Engineering Co, Ltd và SCSK Co, Ltd
Lần này hội thảo được tổ chức trực tiếp tại địa điểm

ADVENTURECuộc xem tỷ lệ cá cược bóng đá xem tỷ lệ cá cược bóng đá cụm 2024 sau báo cáo

Tại cuộc họp xem tỷ lệ cá cược bóng đá lần thứ 16 này, chúng tôi đã có bài phát biểu quan trọng của Trường Kỹ thuật sau đại học của Đại học Nagoya, cũng như các bài thuyết trình về các ví dụ sử dụng nâng cao từ Tập đoàn Mitsubishi Motors, Tập đoàn Nifco, Tập đoàn Polyplastics và Viện Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ Phòng chống Thiên tai của Tập đoàn Nghiên cứu và Phát triển Quốc gia (theo thứ tự trình bày theo tên công ty) Ngoài ra, Công ty TNHH SCSK đã giới thiệu các phương pháp phân tích độ mỏi do rung động và giảm khối lượng dữ liệu, đồng thời nhà phát triển, Allied Engineering Co, Ltd, đã trình bày một loạt nội dung toàn diện, bao gồm thông báo về phiên bản mới nhất và sự cần thiết của việc tối ưu hóa pha

 

Được tài trợ
Nhà tài trợ: Công ty TNHH SCSK
Đồng tài trợ: Allied Engineering Co, Ltd
Ngày giờ
Ngày 4 tháng 7 năm 2024 (Thứ Năm)
① Họp xem tỷ lệ cá cược bóng đá 10:30-15:45 (Giờ tiếp tân vào ngày diễn ra sự kiện 10:00-)
② Không họp 16:00-17:00
③ Họp trao đổi thông tin (tập hợp xã hội) 17:00-18:20
Địa điểm
Hội trường Hamamatsucho
〒105-0013
Bảo hiểm nhân thọ Nippon Hamamatsucho Claire Tower 5F, 2-3-1 Hamamatsucho, Minato-ku, Tokyo
●Kết nối trực tiếp với lối ra B5 của Ga Daimon
●2 phút đi bộ từ Lối ra phía Bắc Ga Hamamatsucho
Mục tiêu
ADVENTURENgười dùng cụm/Khách hàng đang cân nhắc
Phí tham gia
Miễn phí

Chương trình

1 Lời mở đầu
2 Bài phát biểu quan trọng: “AI thế hệ 3D cho thiết kế kết cấu: Những nỗ lực mới nhất và sự phát triển trong tương lai”
20240704_5
Kể từ năm 2022, AI thế hệ 3D (mô hình chuyển văn bản thành 3D) lần lượt xuất hiện, bao gồm Dream Fusion (Google), Magic 3D (NVIDIA) và Point-E (OpenAI) Tuy nhiên, so với ngôn ngữ tự nhiên, hình ảnh và video, có ít bộ dữ liệu hơn cho hình dạng 3D và không có bộ dữ liệu nào bao gồm thông tin cơ học cấu trúc được đề xuất Đại học Nagoya đang tiến hành nghiên cứu về AI thế hệ 3D (mô hình tham số thành 3D) dựa trên các bộ dữ liệu được tạo thông qua phân tích nhựa đàn hồi đa trường hợp bằng siêu máy tính "Fugaku", với mục đích áp dụng nó vào các cấu trúc Gigacast, vv, nơi khó có thể thiết kế cấu trúc tối ưu Trong bài phát biểu quan trọng này, ông đã nói về hiện trạng và sự phát triển trong tương lai của AI cho Khoa học, cũng như các xu hướng mới nhất về AI cho Khoa học, chẳng hạn như sự phát triển các mô hình dựa trên AI cho nghiên cứu khoa học đang trở nên tích cực ở Nhật Bản, Hoa Kỳ và Châu Âu, cũng như sự tiến bộ của các phép tính kết hợp mô phỏng và AI

■Tổ chức Đại học Quốc gia Tokai, Đại học Nagoya, Trường Cao học Kỹ thuật, Koji Nishiguchi
3 Bài giảng tình huống 1: “Nỗ lực đảm bảo độ bền khuôn”
Tập đoàn ô tô Mitsubishi
Trong những năm gần đây, do thời gian chu kỳ sản xuất cao, tải trọng lên khuôn ép tăng lên dẫn đến cấu trúc sườn ngoài PAD thường xuyên bị hư hỏng
Trong bài trình bày này, chúng tôi đã giải quyết vấn đề hư hỏng cấu trúc sườn ngoài của PAD bằng cách sử dụng ADVENTURECluster và thiết lập phương pháp phân tích tác động
Chúng tôi cũng sử dụng kiến thức thu được qua quá trình này để thiết kế các mô hình mới và sửa chữa các mô hình sản xuất bị hư hỏng, vì vậy chúng tôi đã giới thiệu các ví dụ về những mô hình này

■Mr Terumasa Hayashi, Tập đoàn ô tô Mitsubishi
4 Bài giảng tình huống 2: “Trường hợp sử dụng CAE mới nhất tại Nifco ~ Đề xuất hình dạng bằng cách sử dụng tối ưu hóa cấu trúc liên kết ~”
Ông Nifco
Ngày nay, nhu cầu giảm trọng lượng của các phương tiện như PHV và EV được trang bị ắc quy để tăng trọng lượng và cải thiện hiệu quả sử dụng nhiên liệu của các phương tiện chạy bằng xăng
Nifco đã cố gắng giảm trọng lượng của nhiều mặt hàng khác nhau, nhưng vì có mối quan hệ đánh đổi với độ cứng (độ cứng) nên họ đang tìm kiếm một phương pháp để giảm trọng lượng trong khi vẫn duy trì độ cứng
Trong nghiên cứu điển hình này, chúng tôi đã giới thiệu một trường hợp trong đó hình dạng đạt được độ cứng cao và giảm trọng lượng đã được đề xuất và sử dụng bằng cách sử dụng tối ưu hóa tôpô

■Công ty TNHH Nifco Masaya Akamatsu
5 Bài giảng tình huống 3: “Dự đoán tính chất thấm nhiên liệu của sản phẩm đúc nhựa có chứa chất độn”
Polyplastic
ADVENTURECluster lần đầu tiên có thể tạo ra một mô hình phần tử hữu hạn quy mô lớn với hàng chục triệu phần tử từ ảnh CT tia X và xác định hệ số khuếch tán của nhựa chứa chất độn dựa trên hệ số khuếch tán và các giả định của phần nhựa nền Trong tương lai, là một phương pháp có thể tính đến các cấu trúc theo thứ tự μm, dự kiến ​​phương pháp này sẽ được áp dụng để tìm hiểu các tính chất cơ học của các cấu trúc khó mô hình hóa về mặt toán học, chẳng hạn như nhựa chứa sợi dài

■Công ty TNHH Polyplastics Gen Aoki
6 Tình huống bài 4: “Dự đoán hư hỏng kết cấu công trình do động đất”
Phòng nghiên cứu thực nghiệm giảm nhẹ thiệt hại do động đất của Viện nghiên cứu quốc gia về khoa học trái đất và phòng chống thiên tai phát triển các định luật cấu thành thiệt hại đàn hồi-dẻo cho các vật liệu như thép và bê tông, đồng thời tiến hành phân tích phản ứng địa chấn của các kết cấu tòa nhà để dự đoán thiệt hại và phát triển các phương pháp đánh giá khả năng chống động đất cho các kết cấu Trong bài giảng này, ông đã giới thiệu mô-đun tiền xử lý tạo ra các mô hình chi tiết về cấu trúc kiến ​​trúc, phân tích tái tạo thí nghiệm xây dựng quy mô thực tế tại cơ sở thí nghiệm sự cố địa chấn ba chiều quy mô thực (E-Defense) và kết quả phân tích phản ứng địa chấn bằng cách sử dụng các sóng quan sát được từ trận động đất ở bán đảo Noto

■Takuzo Yamashita, Cơ quan Nghiên cứu và Phát triển Quốc gia Viện Nghiên cứu Khoa học Trái đất và Phòng chống Thiên tai Quốc gia
7 Bài giảng của Công ty TNHH SCSK
・Chúng tôi đã giới thiệu phương pháp phân tích độ mỏi do rung động, phương pháp tính toán và ví dụ phân tích có sẵn từ Phiên bản 2024
・Chúng tôi đã giới thiệu một phương pháp nhằm giảm lượng dữ liệu trong kết quả tính toán do ADVENTURECluster Solver tạo ra
8 Bài giảng của Công ty TNHH Kỹ thuật Đồng minh
・Chúng tôi đã giới thiệu phiên bản mới nhất ADVENTURECluster2024 cũng như giới thiệu lộ trình và lĩnh vực phát triển ưu tiên trong tương lai của chúng tôi
・Chúng tôi đã giới thiệu sự hấp dẫn và tầm quan trọng của việc tối ưu hóa pha
9 Lời kết bài
10 Hủy hội nghị
Chúng tôi đã chuẩn bị 20 bàn cho mỗi chủ đề và mời những xem tỷ lệ cá cược bóng đá có cùng vấn đề đến tụ tập và thảo luận thoải mái
Buổi xem tỷ lệ cá cược bóng đá rất có ý nghĩa nhờ sự trao đổi ý kiến sôi nổi giữa tất cả những người tham gia
11 Cuộc xem tỷ lệ cá cược bóng đá trao đổi thông tin (tập hợp xã hội)
Chúng tôi đã tổ chức một buổi xem tỷ lệ cá cược bóng đá mặt giao lưu nơi những người tham gia có thể tương tác với nhau và với nhà phát triển
  • Tên sản phẩm/dịch vụ, tên công ty, logo, vv được liệt kê là nhãn hiệu hoặc nhãn hiệu đã đăng ký của các công ty tương ứng
*​Chúng tôi có thể từ chối đơn đăng ký của các công ty trong cùng ngành hoặc những khách hàng không đủ điều kiện cho nhóm xem tỷ lệ cá cược bóng đá này
Cảm ơn bạn đã hiểu biết của bạn

Thông tin liên hệ

tỷ lệ cá cược
Trụ sở kinh doanh Kỹ thuật số
Phòng Quảng bá sản phẩm
Ban thư ký hội thảo
Tel:03-5859-3012
E-mail:eng-sale@scskjp