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本研究の目的は、次世代の数値流体力学に向けて、情報工学の成果である人工知能の手法を取り入れた革新的な解適応格子法について基礎的且つ先駆的な研究を行うことである。また、実験・検証システムとして、人工知能ベース解適応格子形成システムのプロトタイプを構築し、それを通して次世代数値流体力学の先駆的な研究をすることである。全体として3つのフェーズに分けて研究を進めている。
平成14年度は、第一フェーズの解適合格子形成アルゴリズムを移動格子有限体積法に組み込んだ新しい手法の開発と、流れの状態を検知し、利用する為の知識データベース構築の準備を行った。先ず、楕円型解適合格子形成法を、すでに開発済みの移動格子有限体積法に組み込み、新しい計算アルゴリズムである解適合移動格子有限体積法を構築し、検証計算を行ない有効性を確認した。次に、人工知能のアイデアを利用して、流れ場の情報を得るその第一段階として、視覚システムをモデル化したニューラルネットワーク理論を応用し流れの中の衝撃波の検知を試みた。その結果、本方法は非常に有効に衝撃波等の不連続面を検知しうることが確認され、直ちに、前述の解適合移動格子有限体積法に組み込み、第一段階の人工知能を利用した解適合格子法のパイロットコードを構築することが出来た。本年度の成果から、ニューラルネットワーク理論は、流れ場の知識獲得に非常に有効であることが明らかになったので、平成15年度は、さらに渦や、境界層を含めたより詳しく流れ場を検知すう為、より複雑なニューラルネットワークを応用し、流れ場の知識データベースを構築し、より高効率の解適合格子法を確立する予定である。
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