Proposal of particle-based surrogate modeling for ocean development: fast computation and data assimilation using graph networks

Research Project

Project/Area Number	24K22934
Research Category	Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	0301:Mechanics of materials, production engineering, design engineering, fluid engineering, thermal engineering, mechanical dynamics, robotics, aerospace engineering, marine and maritime engineering, and related fields
Research Institution	Osaka Metropolitan University
Principal Investigator	檜垣岳史大阪公立大学, 大学院工学研究科, 助教 (71000014)
Project Period (FY)	2024-07-31 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	数値流体力学 / 粒子法 / グラフネットワーク / 代理モデル / データ同化
Outline of Research at the Start	波や潮流といった海のエネルギーの持続的な活用には、流体の挙動を正確に把握することが肝要である。流体解析の主たる方法として、支配方程式を離散的に解く「数値流体力学」とデータから流体力学的な法則性を抽出する「機械学習」の2つのアプローチがあるが、いずれも準リアルタイムに高精度な推定を実現するには至っていない。そこで、本研究では数値流体力学と機械学習を組み合わせた新たな流体解析手法を提案し、計算速度と精度の両立を目指す。