| 研究課題/領域番号 |
24K07635
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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22020:構造工学および地震工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
菊地 由佳 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (80772011)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | Floating platform / Wind turbine / CFD / Deep learning |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、数値流体解析と有限要素法を融合した数値水槽を開発し、浮体式洋上風力発電システムの動揺と断面力を同時に予測するとともに、実験結果との比較により、予測精度の向上を検証する。次に、構築した数値水槽を用いて、浮体動揺のマシュー・インスタビリティ現象を解明し、トラススパーなどを利用した浮体の最適化により、風車・浮体・係留の荷重とコストの低減を実現する。最後に、深層学習を用いたCFDの高速化手法を開発し、浮体に作用する流体力および浮体の動揺を予測し、既往の解析手法との比較により、提案手法の予測精度と高速化の効果を評価する。
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