Research Project
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
持続可能な滴状凝縮を実現するためには、高効率の熱伝達と低い固液摩擦係数を備えた構造化された表面が必要である。既存の研究では、固液界面特性と凝縮液滴のダイナミクスとの関係の理解が不十分なため、液滴除去と熱伝達を高度に両立することができていない。本研究では、【固気液三相DNSを利用して、凝縮熱伝達プロセスと凝縮液滴の成長・滑りダイナミクスの間の相互作用と物理的メカニズム】を徹底的に明らかにする。これに基づいて、機械学習により熱伝達係数や固液摩擦係数を高効率に予測し、ベイズ最適化とグラフェン転写技術を活用して、広範囲の過冷却度に対して最適な凝縮表面」を効率的に開発する。
