深層学習を用いたCFD解析の逆問題へのアプローチ

• 研究課題/領域番号: 24K07795
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分23020:建築環境および建築設備関連
• 研究機関: 大阪工業大学
• 研究代表者: 河野 良坪 大阪工業大学, 工学部, 教授 (90572222)
• 研究分担者: 桃井 良尚 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (40506870) ; 中川 純 東京都市大学, 建築都市デザイン学部, 准教授 (60875293)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
• キーワード: 深層学習 / 逆問題 / CFD解析 / 境界条件推定 / チューニング

研究開始時の研究の概要

①『物理量の空間分布の再現を目的とした境界条件の逆推定』 室内の限られた幾点のみの温度・濃度分布の情報から、その分布を再現する吹き出し口条件・放射パネル条件の逆推定について、深層学習の適用可能性を検証する。

②『空調吹き出し気流の再現を目的とした体積力付与量の調整（チューニング）』 空調吹き出し気流の再現では「Momentum法」がしばしば用いられる。深層学習を用いることで短時間でMomentum法における体積力付与量の調整が可能となるかについて、適用可能性を検証する。