| 研究課題/領域番号 |
17K14589
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
流体工学
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| 研究機関 | 長崎大学 |
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研究代表者 |
北村 拓也 長崎大学, 工学研究科, 助教 (30794648)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
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| キーワード | 乱流 / 多目的最適化 / ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / マルチスケール格子乱流 / 直接数値シミュレーション / 最適化 / 直接数値計算 / 統計理論 / クロージャー理論 / 流体工学 / 混合 / 等方性乱流 |
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| 研究成果の概要 |
ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムによる多目的最適化手法およびマルチスケール格子乱流の直接数値計算コードを開発した．
遮蔽率が同じ条件の下，上流と下流の乱流レイノルズ数を目的関数とするマルチスケール格子形状の最適化を行った．その結果，乱流レイノルズ数は，格子形状に強く依存するが，圧力損失は，格子形状に依存しないことが分かった．また，ベースラインとなるフラクタル格子より乱流レイノルズ数が高い格子形状を探索することができた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
乱流の騒音や圧力損失といった問題点を抑え，混合促進などの利点を生かした最適な格子形状の探索が，社会のニーズとして求められている．
本研究では，圧力損失が小さく，強い乱れを生成できる格子形状の探索を機械学習を通して実現した．
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