研究領域 | 「学習物理学」の創成-機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革 |
研究課題/領域番号 |
23H04500
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研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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配分区分 | 補助金 |
審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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研究機関 | 横浜国立大学 |
研究代表者 |
北村 圭一 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (20402547)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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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 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | 数値流体力学 / 衝撃波 / 画像処理 / エッジ検出 / AI |
研究開始時の研究の概要 |
従来の特徴面検知では流体の数値計算(CFD)結果を可視化し,「物理量の等高線が密であれば衝撃波」などと肉眼で判断していたが,これには高度な専門知識や経験が必要となる上,見落としの可能性もあった.これに対し本研究では画像処理(Canny法)を応用し,流体数値計算における「圧力,速度,密度」の多次元データに対しCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用い,衝撃波・接触面・相界面など流体特徴面を精密・同時・自動検出する.そして検出結果をCFDアルゴリズムに直接導入し解像度を自動向上する(単なるAIの転用ではない)新しい流体計算法を提唱する.
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