| 研究課題/領域番号 |
24K07778
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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23020:建築環境および建築設備関連
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| 研究機関 | 福井大学 |
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研究代表者 |
桃井 良尚 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (40506870)
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| 研究分担者 |
河野 良坪 大阪工業大学, 工学部, 教授 (90572222)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | CFD / 熱画像 / 深層学習 / 吹出し気流 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、空間の任意の点での温度情報を制約条件とした流体解析（CFD逆解析）を行うことで、煩雑な風速測定を行うことなく、空調吹出し気流の風速分布を高速かつ高解像度で予測する手法について検討を行うことを目的としている。実験手法と気流シミュレーションを融合した気流可視化技術であり、より高速化するために、CFD逆解析の代わりに深層学習を用いることも検討する。具体的には、サーモカメラや熱電対による吹出し気流の温度分布測定を行い、その結果を入力値としてCFD逆解析または深層学習により吹出し気流の風速分布を予測し、PIVによる風速測定結果と比較して予測精度の検証を行う。
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