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.
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)新しい流体計算法の提唱を目指す.初年度である2023年度は,この初期段階である「圧力」を利用した流体数値解法の調査を進展させた.具体的には,まず圧力を用いて衝撃波を効率的に検知し,その結果を流体計算中に数値計算法の一部である「数値流束」と「制限関数」それぞれに利用した(より具体的には,数値粘性の大きさを調整した).その結果,いずれも数値解の大幅な改善は見られなかったものの,前者の方がやや効果が大きく,また数値計算を安定に行える事が分かった.この事から,今後は1) 前者を「圧力,速度,密度」の多次元データに拡張して流体特徴面を捕捉する,2) そしてその結果を流体計算法に活用する,の2段階を順次進める予定である.またこの間,領域から発信されるAI関連情報を入手したり,領域が開催する会議に参加したりする事で,必要な知識の習得に努めた.
3: Progress in research has been slightly delayed.
海外渡航が重なったため,2023年度は基礎知識の吸収に注力した.
2024年度は本研究の実行を重点的に取り組む.特にこれまで得られた知見を活かしながら,実際に「圧力,速度,密度」の多次元データの利用に着手する.
All 2023
All Presentation (1 results)