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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。
本研究に於いて、第一フェーズとして楕円型方程式を用いた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を確立した。同時に人工知能のアイデアを利用して流れ場の物理を抽出する方法として、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する方法を確立した。
続いて第二フェーズにおいて、検知した衝撃波の位置情報を元にした格子位置制御のアルゴリズムを確立し、衝撃波に限定した人工知能ベース解適合格子法を開発した。次に、開発した解適合格子法を用いた、格子形成システムのプロトタイプを構築し検証を行なった。成果として、従来の解適合格子法に比べより的確に流れ場情報を取り入れた解適合子を形成する方法を確立した。平行して、成果として、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、さらに渦や、境界層を含めたより詳しく流れ場を検知する事の可能なより複雑なニューラルネットワークを用い、流れ場の知識を自動で獲得するシステムを構築することを試みた。しかしながら、渦等の知識獲得は様々な要因が混在し、システムに学習させても有効なだけの流れ場の知識獲得は難しく、特殊な場合を除いて今後の課題として残った。なお、本課題で構築されたシステムのプロトタイプは、従来の数値流体力学に人工能を応用した点で画期的なもので、次世代数値流体力学としての知能数値流体力学の先駆けと言えるものである。
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