| Project/Area Number |
22K18764
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 19:Fluid engineering, thermal engineering, and related fields
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
Kawai Soshi 東北大学, 工学研究科, 教授 (40608816)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
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| Keywords | 数値流体力学 / 機械学習 / LES / 流体力学 / 乱流 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、高忠実な乱流シミュレーション、LES (Large-eddy simulation)の抜本的低コスト化を目指し、機械学習による画像生成技術を応用した流れの超解像再構成を活用し、再構成された流れの非解像成分が解像成分に与えるマルチスケール相互干渉効果を超粗格子LES方程式に導入する。これにより、これまで困難とされてきた遥かに粗い格子上でも高忠実な流れの予測を可能とするLES手法の確立に挑戦する。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study investigated a coarse-grid subgrid-scale (SGS) model that can maintain prediction accuracy as large-eddy simulation (LES) even when using a very coarse grid that intentionally does not resolve some high-energy turbulent components that should be resolved as LES. To establish the coarse-grid SGS model, we proposed a machine-learning-based pipeline model, which connects unsupervised and supervised learning, for super-resolution reconstruction of very coarse-grid under-resolved LES flowfields to provide effective SGS stresses for a coarse-grid LES. The proposed coarse-grid SGS model was validated through the apriori and a posteriori tests of turbulent channel flow.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
高忠実に様々な乱流現象を再現可能とするLESは，近年は学術研究だけでなく，複雑な乱流現象を扱う必要がある産業界からの期待も非常に大きくなってきている．一方で，実際の設計開発におけるLESの活用は限定的なのもまた事実である．本研究がターゲットしているLESの飛躍的な低コスト化を目指した粗格子LESモデルの確立は，LESの利用を困難にしている高い計算コストの壁を取り除こうと試みるものであり，学術・応用の両面からLESの活用を大きく広げることに貢献することを目指して実施した．
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