2022 Fiscal Year Research-status Report
Undisturbed Flowを基盤とする流体力の巨視的評価の高精度化
| Project/Area Number |
20K04703
|
|---|
| Research Institution | Shizuoka University |
|---|
Principal Investigator |
横嶋 哲 静岡大学, 工学部, 准教授 (80432194)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | キャノピー流れ / 抗力モデル / undisturbed flow / 計算流体力学 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
R3年度までは2つの室内水理実験結果（樹木群模型が直線水路中央に沿って連続的に設置された場合と断続的に設置された場合）を対象としてundisturbed flowを代表速度とする提案手法の適用性を検討し、その範疇では提案手法の有効性を実証できた。しかしながら上述の2ケースでは樹木群密度や樹木群配置パターン（インライン配置/スタガード配置/ランダム配置etc）が同一であるため、提案手法に対するそれらの影響を検討できない。この問題を回避し、より広い条件下で提案手法の有効性を検討するため、研究協力者によって実施・データ提供された、これまでとは別の樹木群模型を過ぎる流れの室内水理実験結果を新たに検討対象として、(i)予備解析の実施と実験結果の再現性の確認、(ii)undisturbed flowの直接評価、(iii)undisturbed flowに基づく抗力係数の算出、(iv)(iii)で得られた抗力係数を用いた巨視的流動解析とその基本性能評価、を実施することとした。R4年度は(i)および(ii)の一部を実施した。また、(ii)のundisturbed flowの直接評価には工学的には許容できない計算コストを要するので、将来的にそのコストを無くすことを目指して、「(v)機械学習の導入」の準備に取り掛かり、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の基礎を身に付けた。
今後の展開としては、(ii)に引き続き取り組みながら、その進行状況に合わせて(iii)(iv)および(v)を並行作業で進め、より広範な条件下での提案手法の有効性の実証とコスト削減、最終的には予備解析を実施せずとも(iv)の巨視的流動解析ができる状況を目指す。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
これまでの検討範囲では提案手法の有効性を実証できており、査読付き原著論文への成果発表も完了した。より広範な条件下で提案手法の有効性を実証するために欠かせない、信頼性の高い実験結果を研究協力者からデータ提供いただくことができ、そちらの検討もこれまでのところ順調に遂行できている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
研究計画の変更や大きな障害は無く、【研究実績の概要】の最後で述べた「今後の展開」を着実に遂行することが重要と考える。
|
| Causes of Carryover |
分担者を務める別の科研費課題と予算の支出用途が重なったり、本申請時点で出席・発表を予定していた学会の多くが延期やオンライン実施となったため、次年度使用が生じた。次年度の大型計算機使用料に充てることで、本研究計画のより良い遂行に努める。
|
