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教員名 : 高垣 直尚
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授業科目名
流体工学
(英語名)
Fluid Engineering
科目区分
ー
機械工学専門科目
対象学生
工学研究科
学年
1年
ナンバリングコード
HETMA5MCA1
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2026年度後期
担当教員
高垣 直尚
所属
工学研究科 機械工学専攻
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標7/目標9/目標13
オフィスアワー・場所
随時・C232号室 事前のメール連絡が望ましい
連絡先
takagaki@eng.u-hyogo.ac.jp
対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
ー
研究科DP
1◎
全学DP
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教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
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。 授業のサブタイトル・キーワード
流体工学解析技法を学ぶ
講義内容・授業計画
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 対面・遠隔の別
ハイブリッド(対面)
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
・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。 生成AIの利用
全面的に許可
生成AI注意点
「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。 教科書
特に指定しない。講義中に適宜配布する。
参考文献
特に指定しない。講義中に適宜配布する。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【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・ラーニングの内容
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。
成績評価の基準・方法
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。
課題・試験結果の開示方法
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. 履修上の注意・履修要件
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。 実践的教育
該当しない
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。
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