Project/Area Number |
23K23271
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 31010:Nuclear engineering-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
三輪 修一郎 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (00705288)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
原 聡 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (40780721)
Pellegrini Marco 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (50741360)
岡本 孝司 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (80204030)
武居 昌宏 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (90277385)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
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Keywords | 混相流 |
Outline of Research at the Start |
次世代原子炉をはじめとした熱流動解析においては、保存則の解法に必要な構成方程式に大きく依存しており、近年重要視されている高詳細・高解像度解析を効率的に実施するためにも、モデルの精度向上はこれまで以上に重要な課題となっている。本研究提案においては機械学習をはじめとしたAI技術を熱流体解析に融合させ、最新鋭の計測機器より構築されるビッグデータから気液界面形状に関する情報を帰納的に抽出することで、気液界面構造の内在的な現象メカニズムを明らかにし、既存の構成方程式を高精度化・高度化することを目的とする。
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