Research Project
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
複雑な乱流現象を高忠実に再現できるLES (Large-eddy simulation) は、流体機械の開発上流段階から信頼できる設計を可能としうる手法として、近年、産業界からの期待が大きくなってきている。一方、LESの活用を妨げている主要因はその高い計算コストにある。本研究では、機械学習による流れの超解像再構成を応用した流れの修正や物理モデリングを通し、計算コストの大幅な削減を可能とする粗い時間刻み幅や格子幅でも高忠実なLESを実現する手法を確立し、LESの適用範囲を大きく広げることを目指す。
