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書誌情報サマリ

タイトル

材料力学を理解してCAEを使いこなす CAEのよくある悩みと解決法

著者名 水野 操/著
著者名ヨミ ミズノ ミサオ
出版者 日刊工業新聞社
出版年月 2024.2


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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 請求記号 配架場所 帯出区分 状態 在架
1 伊興1111782395一般図書531.9//開架通常貸出在庫 

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1985
943.7 943.7

書誌詳細

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タイトルコード 1001111645919
書誌種別 図書(和書)
著者名 水野 操/著
著者名ヨミ ミズノ ミサオ
出版者 日刊工業新聞社
出版年月 2024.2
ページ数 6,185p
大きさ 21cm
ISBN 4-526-08319-8
分類記号 531.9
タイトル 材料力学を理解してCAEを使いこなす CAEのよくある悩みと解決法
書名ヨミ ザイリョウ リキガク オ リカイ シテ シーエーイー オ ツカイコナス
副書名 CAEのよくある悩みと解決法
副書名ヨミ シーエーイー ノ ヨク アル ナヤミ ト カイケツホウ
内容紹介 解析モデルの設計が妥当かわからない、予想より変形量が大きい、解析精度をもっと高めたい…。設計者がCAEを使う際に対面するシミュレーションのトラブルに関して、材料力学の基礎知識をベースに解決する方法を解説する。
著者紹介 東京生まれ。Hien Aero Technologies株式会社にてUrban Air Mobilityの機体開発に従事。著書に「モノが壊れないしくみ」など。
件名1 CAE
件名2 材料力学-データ処理

(他の紹介)内容紹介 本書は、ビッグデータとは何か、何のために必要なものなのかという基礎を解説するとともに、ビッグデータを解析するために必須となる統計学について、例題を用いてわかりやすく解説したものです。
(他の紹介)目次 第1章 ビッグデータが必要とされる時代背景(ビッグデータとは
なぜ、今ビッグデータが必要なのか ほか)
第2章 ビッグデータの正体(ビッグデータという概念
ビッグデータとは ほか)
第3章 ビッグデータ解析に用いられる統計学(記述統計:代表値と散布度
確率変数 ほか)
第4章 ビッグデータ解析に用いられる統計学の例題(期待値の例題
二項分布とポアソン分布の例題 ほか)
(他の紹介)著者紹介 木下 栄蔵
 1975年、京都大学大学院工学研究科修了。工学博士。現在、名城大学都市情報学部教授。2004年4月より2007年3月まで文部科学省科学技術政策研究所客員研究官を兼任。2005年4月より2009年3月まで、さらに、2013年4月より名城大学大学院都市情報学研究科研究科長ならびに名城大学都市情報学部学部長を兼任。1996年日本オペレーションズリサーチ学会事例研究奨励賞受賞、2001年第6回AHP国際シンポジウムBest Paper Award受賞、2005年第8回AHP国際シンポジウムにおいてKeynote Speech Award受賞、2008年日本オペレーションズリサーチ学会第33回普及賞受賞(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
水野 隆文
 2015年3月、名城大学大学院都市情報学研究科博士後期課程修了。博士(都市情報学)。現在、名城大学都市情報学部准教授。2004年4月、名城大学都市情報学部助手。2014年4月、名城大学都市情報学部助教(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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