| 研究課題/領域番号 |
24H00290
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分19:流体工学、熱工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
店橋 護 東京工業大学, 工学院, 教授 (40242276)
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| 研究分担者 |
志村 祐康 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (30581673)
鈴木 佐夜香 東京工業大学, 工学院, 准教授 (50714135)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
48,100千円 (直接経費: 37,000千円、間接経費: 11,100千円)
2024年度: 20,800千円 (直接経費: 16,000千円、間接経費: 4,800千円)
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| キーワード | 乱流燃焼 / 水素・アンモニア混焼 / 直接数値計算 / レーザ計測 / AI支援モデリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
多次元複合光学計測及び超並列GPU計算技術と融合した大規模DNS技術等の世界最先端の実験的・数値的研究手法を用いて，水素混焼火炎の構造を解明し，大規模DNS及び先端計測データに基づいた深層学習等のAI技術を導入することで，汎用性が高く，水素混焼乱流火炎に適用可能でロバスト性の高いAI支援乱流燃焼モデルを構築することを目的としている．本研究では，開発されるAI支援乱流燃焼モデルに加えて，火炎と壁面の干渉機構を高精度で予測可能なAI支援火炎壁面干渉熱伝達モデルを導入することで，実用燃焼器の設計に際して簡易的に燃焼特性等を予測可能とするAI支援乱流燃焼シミュレータの開発も併せて行う．
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