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Approach to inverse problem of CFD analysis using Deep Learning

Research Project

Project/Area Number 24K07795
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 23020:Architectural environment and building equipment-related
Research InstitutionOsaka Institute of Technology

Principal Investigator

河野 良坪  大阪工業大学, 工学部, 教授 (90572222)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 桃井 良尚  福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (40506870)
中川 純  東京都市大学, 建築都市デザイン学部, 准教授 (60875293)
Project Period (FY) 2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords深層学習 / 逆問題 / CFD解析 / 境界条件推定 / チューニング
Outline of Research at the Start

①『物理量の空間分布の再現を目的とした境界条件の逆推定』 室内の限られた幾点のみの温度・濃度分布の情報から、その分布を再現する吹き出し口条件・放射パネル条件の逆推定について、深層学習の適用可能性を検証する。

②『空調吹き出し気流の再現を目的とした体積力付与量の調整(チューニング)』 空調吹き出し気流の再現では「Momentum法」がしばしば用いられる。深層学習を用いることで短時間でMomentum法における体積力付与量の調整が可能となるかについて、適用可能性を検証する。

URL: 

Published: 2024-04-05   Modified: 2024-06-24  

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