流体数理・データ科学による乱流場の計測・予測・制御・設計
| 整理番号 | 2023c003 |
|---|---|
| 種別 | 随時募集枠-研究集会（Ⅱ） |
| 研究計画題目 | 流体数理・データ科学による乱流場の計測・予測・制御・設計 |
| 研究代表者 | 中澤 嵩（大阪大学・MMDS・准教授） |
| 研究実施期間 |
2023年7月3日(月) ～
2023年7月4日(火) 2023年7月6日(木) ～ 2023年7月7日(金) |
| 研究分野のキーワード | CFD，EFD，データ同化，ベイズ最適化，MRI，PIV |
| 本研究で得られた成果の概要 | 本研究集会の期間を通じて，流体物理・流体データ科学・流体機械・生体工学等に係る講演がなされ，特にPhysics-Informed Neural Networks (PINNs)に関する講演，および質疑が多かった．技術的には偏微分方程式を機械学習で高速に解く解法となっており，主に自動車の空力解析をCFDで行う際に膨大な計算コストを要する分野では今後，必須となることが予想される．現時点においては低レイノルズ数で比較的，良い結果が出せているようだが高レイノルズ数となると十分に技術が確立されていないようです．自動車や航空機周りの空力解析ではレイノルズ数が100万のオーダーであるため，実用化にはさらなる技術開発が必要とのことだった．一方，生体工学で扱われる血流解析では患者ごとに異なった流体場を扱うことになるため，PINNsのように学習が必要な技術を導入することが難しいようであった．寧ろMRIを行う際の磁場をモデルに組み込むことで，MRI計測に伴うノイズを除去し，精度よく生体内流れを検証することが可能となったようである． |
| 組織委員(研究集会) 参加者(短期共同利用) |
中澤 嵩（大阪大学・准教授） 三坂 孝志（産総研・主任研究員） 中島 卓志（広島大学・准教授） 本木 慎吾（大阪大学・講師） 関本 敦（岡山大学・准教授） 下山 幸治（九州大学・教授） 大谷 智弘（大阪大学・准教授） |