サロゲートモデル

サロゲートモデルとは物理シミュレーションを機械学習で代替する手法で、CAEモデルと同様の情報を入力として与え、荷重変位曲線やひずみ分布などを出力します。

メリット・デメリットがあり、サロゲートモデルの活用していく上で大切なことは、完全に代替せず、バランスよく現状業務に組み込んでいくことです。

計算例：織構造複合材の均質化剛性の予測サロゲートモデル構築

織構造複合材は繊維の織パターンにより均質化剛性が変化することが知られています。本計算例は1000件の織パターンのモデルと解析結果を用意し、そのデータをもとにサロゲートモデルの構築を実施しました。

• 1000件のうち800件を教師データとしてサロゲートモデルを構築
• 残り200件はテストデータ

  ※ テストデータは、サロゲートモデルにより予測した剛性と、解析結果の剛性と比較。
  （右下のグラフ）

以下の理由より、精度の高い予測モデルの構築ができました。

1. 解析結果とサロゲートモデルによる予測値が直線上に並んでいる。
2. 評価方法としているR2がほぼ１となっている。
3. RMSEが小さいこと