2020 Fiscal Year Research-status Report
機械学習を導入した局所燃焼現象同定手法に基づく高精度乱流燃焼モデル
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19K14903
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
源 勇気 東京工業大学, 工学院, 助教 (70769687)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 反応性乱流 / 乱流 / 数値計算 / モデル / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
次世代高効率・低環境負荷燃焼器を低コストで開発するには数値熱流体解析による予測が必要であるが，そのような燃焼場の予測を可能とする単一の乱流燃焼モデル開発は困難である．また，低環境負荷燃焼場で起こり得る火炎同士の干渉による燃焼速度の変化や自着火，消炎などの複数の局所現象が複合的に混在する燃焼場を予測可能な乱流燃焼モデルは存在しない．本研究では，複合的乱流燃焼場におけるこれらの局所現象を解明し，解明された洞察に基づき構築された学習データを用いて，複合的乱流燃焼場を連続的に記述するような機械学習支援型の乱流燃焼モデルを開発することを目的とする．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
既にいくつかのサブモデルを構築し、査読付き論文2本の掲載が決定している。また、機械学習を活用した乱流燃焼モデルの開発が完了し、現在当該論文は査読中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、開発したモデルの更なる高精度化、一般化を進め、実用熱流体解析での活用に向けた解析・開発を推進する。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍のために2020年度成果発表の機会が減ったため。
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Research Products
(6 results)
