| 研究課題/領域番号 |
23K11140
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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60100:計算科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
三坂 孝志 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (20645139)
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| 研究分担者 |
HERWAN JONNY 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (80868969)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | ストリーミングデータ同化 / FOM/ROMハイブリッド予測 / 特徴データ同化 / 物理に基づくAI / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ものづくりに関わる物理現象の把握・予測を行うことのできる物理現象デジタルツインを実現するために，実現象のストリーミング映像取得から構造・熱・流体シミュレーションの同期，そして，高速予測までをEnd-to-Endで行う観測・学習・予測システムを構築する．本研究では特に次元縮約モデルに基づくデータ駆動型手法と支配方程式に基づくモデルベース型手法を推定・予測精度に基づき適応的に使い分ける適応型忠実度のデータ同化を検討する．
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| 研究実績の概要 |
本研究は実現象のストリーミング映像取得から数値シミュレーションの同期，そして，高速予測までをEnd-to-Endで行う観測・学習・予測システムを構築することを目的としている．特にリアルタイムかつ高精度な推定・予測を実現するために，次元縮約モデルに基づくデータ駆動型手法と支配方程式に基づくモデルベース型手法を推定・予測精度に基づき適応的に使い分ける適応型忠実度のデータ同化を目指している．
今年度は直交格子ベースの数値流体力学(CFD)解析において，分割された各計算領域内の非定常流れ場が小数の固有直交分解(POD)基底で表現できるかどうかをCFD解析中に判定し，PODに基づく次元縮約モデル(ROM)が適用可能な条件が整った場合にのみROMによる予測を行うような，時空間適応的なCFD/ROMハイブリッド予測の研究を行った．
また，Physics-Informed Neural Networks (PINNs)を直交格子CFDフレームワーク上で実装し，CFD解析とPINNs予測を組み合わせた解析・推定手法の検討を進めた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
直交格子CFDシミュレータにおいて，CFD解析と固有直交分解に基づくROMのハイブリッド予測の成果を発表することができた．また，直交格子CFDフレームワーク上でPINNs実装の検討を進めることができた．
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| 今後の研究の推進方策 |
帰納的アプローチである従来のCFD予測と演繹的なニューラルネットワークによる予測の融合を引き続き進める．継続している直交格子系の流体シミュレータで評価を行い，その後は粒子系シミュレーションでの検討を進める．
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