| 研究課題/領域番号 |
21K03871
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分19010:流体工学関連
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| 研究機関 | 明治大学 |
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研究代表者 |
亀谷 幸憲 明治大学, 理工学部, 専任講師 (60759926)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | スカラー源推定 / 乱流 / 随伴最適化 / 直接数値シミュレーション / スカラー発生源推定 / 対流輸送 / 経路最適化 / 流体力学 / 数値シミュレーション / 計測 / 最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
火災現場や事故現場では，有毒ガスが発生して対流によって輸送され，火炎と共に消火活動及び救助活動の妨げとなる．多くの場合、火元と有毒ガスの発生点は異なり，有毒ガスをできるだけ回避しながら迅速に火元の探索及び救助を行える経路が求められる．これまで，熱と有毒ガスなど複数の異種スカラー（温度含む）の発生源推定手法の例はなく，特定スカラーの接触回避とスカラー発生源到達を同時に実現する効果的な経路探索手法はない．本研究では，構造物内の複数種のスカラー発生源を随伴解析によって同時推定するアルゴリズムを構築し，局所濃度情報から特定のスカラーを回避し，別のスカラー源に到達する経路探索のフレームワークを開発する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，閉鎖空間内乱流場における複数スカラー源の同時推定並びに予測スカラー分布を用いた多目的経路最適化のためのフレームワークを構築した．期間内に実施した内容は①随伴解析による複数種スカラー源推定アルゴリズムの構築と数値解析での検証，②予測分布を利用した，特定スカラー種を回避しながら別スカラーに迅速に到達する強化学習を用いた多目的経路最適化，並びに③上記アルゴリズムの実験検証である．随伴解析による発生源推定ではRANSに基づく随伴解析にDNSを組み合わせ，経路最適化では報酬の正負を使い分けて多目的最適化を達成した．一方で実証に関して局所情報を取得する実験系の構築に留まった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では火災による被害縮小のため，消防士が局所計測情報から火点・ガス源ならびにその空間分布を予測し，ガスへの接触を最小限にして迅速に火点に到達する最適経路を提示するフレームワーク構築を実施した．随伴最適化による複数種スカラー源推定アルゴリズムは，コロナウイルスを排除しながら効果的に熱を輸送する空調設計や，血流で輸送された病原菌の幹部特定など展開が見込まれる．また，閉鎖空間に限らず大気や海中など開放空間への応用が期待できる．さらに，乱流輸送に関連する諸問題に対し有効な随伴最適化戦略が提示された．経路最適化は今後様々な場面で高度化・実用化が期待されるドローンを用いた極地活動への貢献が見込まれる．
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