Fluid Engineering

Fluid Engineering

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機械工学専門科目

Graduate School of Engineering

1Year

HETMA5MCA1

2.00Credits

講義 (Lecture)

Fall semester 2026

Naohisa Takagaki

工学研究科　機械工学専攻

Japanese

7／9／13

随時・C232号室　事前のメール連絡が望ましい

takagaki@eng.u-hyogo.ac.jp

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1◎

N/a

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講義目的
大学院研究を行う上では、流体工学研究に限らず、実験的もしくは数値的もしくは理論的手段により得られたデータの解析が重要である。そこで、データ解析の上で必要となる解析技法を学ぶ。

到達目的
得られたデータを分類し、データを比較できるようになる。

流体工学解析技法を学ぶ

講義内容
流体力学や工学の知識を用いて、実践的に流体力学的課題・工学的課題を解決するうえで必要となる、解析技法を学ぶ。
ケーススタディでは、自らの卒業研究で獲得したデータを利用し、工学的な解析技法を実践する。

授業計画
１．　ガイダンス・流体工学の概要・データ解析の概要
２．　ケーススタディの選定（自らの卒論から適当な1次元データを持ち寄る）
３．　MATLABを使用したデータ解析法、ケーススタディ解析（１）
４．　確率・統計論、ケーススタディ解析（２）
５．　発生しうる誤差・誤差解析法、ケーススタディ解析（３）
６．　実験機器の安全な取扱い方、ケーススタディ解析（４）
７．　光学機器の安全な取扱い方・光学、ケーススタディ解析（５）
８．　画像解析法、ケーススタディ解析（６）
９．　時間データ・空間データの解析法、ケーススタディ解析（７）
１０．実験データ・数値データの解析法、ケーススタディ解析（８）
１１．研究ノートの使い方、ケーススタディ解析（９）
１２．スペクトル解析法、ケーススタディ解析（１０）
１３．ケーススタディ発表１(一人30分のプレゼン)
１４．ケーススタディ発表２(一人30分のプレゼン)
１５．ケーススタディ発表３(一人30分のプレゼン)

授業参加者人数により発表時間が前後するため必要に応じて解析法の説明を省略しうる。

※ パソコンの使⽤：毎回パソコンを使⽤予定

Hybrid (In-person)

・遠隔授業単位上限の適用を受けない
・姫路工学キャンパスで研究を行う学生は対面授業とする。姫路工学キャンパス以外の、先端医療工学研究所・高度研にて研究活動を行う学生、ならびに、研究に関わる出張を行う学生はハイブリッド授業とする。

Fully permitted

「生成ＡＩの利用にあたっては『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。」
この授業においては、授業内、予習復習、レポート等を含む成果物作成等において生成ＡＩの利用を全面的に許可しており、生成ＡＩの利用について制限を設けないが、生成ＡＩによる出力結果をそのまま課題・レポートとして提出してはならない。生成ＡＩの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。使用した場合にその旨をレポート等に記載するかどうか等については、担当教員の指示に従うこと。

特に指定しない。講義中に適宜配布する。

特に指定しない。講義中に適宜配布する。

【予習】授業に際して指示するテキスト・オンデマンド教材の部分を事前読み込み（15ｈ）、プレゼンテーションの準備（15ｈ）
【復習】レポート作成（15ｈ）、講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト・オンデマンド教材を読み直し（15ｈ）

アクティブラーニングとして、学生同士のディスカッションを取り入れる。

2/3以上出席の学生について、数回のレポート（30％）やプレゼン（70％）などの課題にて評価する。

プレゼンは、原則その講義内で指導して，不備があれば再発表させる．
レポートは、提出時に添削指導して，不備があれば再提出させる．

利用するデータとして、自らの卒研におけるデータの利用を推奨するものの、難しい場合には、流体工学分野の研究で取得された実験データを利用する。

当授業は、原則全ての授業を対面で実施する予定ですが、状況によってはオンライン授業を実施する場合があり、自宅等でオンライン授業の受講を視聴できる通信環境（PC・タブレット等の端末やWi-Fi環境）が必要です。なお、通信に不安があ場合は履修登録前に教員又は学務所管課に相談すること。 最終的な授業方法は履修登録後に決定・連絡します。

生成AIの利用について制限を設けない。

該当しない