Establishing a new concept of comprehensive simulation science dovetailing CFD and MAS for evaluating urban environment and potential risks

Research Project

Project/Area Number	20H02314
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 23020:Architectural environment and building equipment-related
Research Institution	Kyushu University
Principal Investigator	谷本潤九州大学, 総合理工学研究院, 教授 (60227238)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	萩島理九州大学, 総合理工学研究院, 教授 (60294980) 池谷直樹九州大学, 総合理工学研究院, 准教授 (70628213)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help	¥18,200,000 (Direct Cost: ¥14,000,000、Indirect Cost: ¥4,200,000) Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000) Fiscal Year 2021: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000) Fiscal Year 2020: ¥11,700,000 (Direct Cost: ¥9,000,000、Indirect Cost: ¥2,700,000)
Keywords	MAS / CFD / 融合シミュレーション / シミュレーション新学理 / シミュレーション
Outline of Research at the Start	加減速しながら移動する車両が機械シアー生成を通じて都市キャノピー内の乱流混合に及ぼす動的影響を高精度予測するMAS→CFD・交通流モデルを開発する．都市キャノピー内の車両排ガス等の汚染物拡散の高解像度予測大系を構築する．電車車両等の閉鎖空間内にトラップされた高密度人員が出口扉から退去するエピソードに注目し，歩行者が乱流混合に及ぼす動的影響を高精度予測するMAS→CFD・歩行者モデルを開発する．停車イベント時の満員電車の真の換気効率の高精度予測，電車人員密度に依存するインフルエンザ感染リスクの定量予測大系を構築する．
Outline of Annual Research Achievements	全体を構成する大きな3つの柱のうち，初年度は以下の部分テーマに取り組んだ．プロトタイプとしては，申請者が開発し，先読み（いわゆるQuick-Start効果；数台前までの先行車両の挙動を観て加減速する），慣性（いわゆるSlow-To-Start効果；一度停車すると再起動するのに遅れが生じる），ランダムブレーキ（確率的揺らぎ）といった実際のドライバーの加減速特性をよく再現することが既に検証されているRevised S-NFSモデル（Kokubo, Tanimoto et al.; Phyisica A 390 (4), 2011）を適用し，これから普及が進むと思われる，自動運転車両が部分的に混在するmixed-flow場を精度よく再現するMASモデルの開発に成功した．構築したモデルは，現実的mixed-flowの条件を様々に想定して系統的な数値実験および実測データとの実証比較を行うことで，その制度を確認するに至っている．憲章に用いた実測データセットは，Human-driven車両流れに関しては，九州道において連続的にデジタルビデオ画像を得，画像解析により，断面交通量，個々の車両の速度およびスナップショットから交通密度を計測，モデルの検証に供する基本図など流れ場の特性量を得た．また，車線変更イベントを抽出し，自車線と隣接車線の先行車間距離で確率的に決まる車線変更インセンティブの機序を解明するに至った．
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason COVID-19の影響で一部予定していた実験，屋外観測を行うには至らなかったが，モデル演繹，スーパーコンピュータ上での数値実験は滞りなく進めることが出来，結果的には当初予定していた研究計画通りの進捗が得られた．
Strategy for Future Research Activity	研究年度2年目においては，2つの柱の3つ目のサブテーマ；すなわち，電車車両等の閉鎖空間内にトラップされた高密度人員が出口扉から退去するエピソードに注目し，歩行者が乱流混合に及ぼす動的影響を高精度予測するMAS→CFD・歩行者モデルを開発し，停車イベント時の満員電車の真の換気効率の高精度予測，電車人員密度に依存するインフルエンザ感染リスクの定量予測大系を構築するテーマに挑戦する．