Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
従来の特徴面検知では流体の数値計算(CFD)結果を可視化し,「物理量の等高線が密であれば衝撃波」などと肉眼で判断していたが,これには高度な専門知識や経験が必要となる上,見落としの可能性もあった.これに対し本研究では画像処理(Canny法)を応用し,流体数値計算における「圧力,速度,密度」の多次元データに対しCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用い,衝撃波・接触面・相界面など流体特徴面を精密・同時・自動検出する.そして検出結果をCFDアルゴリズムに直接導入し解像度を自動向上する(単なるAIの転用ではない)新しい流体計算法を提唱する.