機械学習による乱流ビッグデータの特徴抽出手法の構築

2020 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 18H03758
• 研究機関: 慶應義塾大学
• 研究代表者: 深潟 康二 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (80361517)
• 研究分担者: 山本 誠 東京理科大学, 工学部機械工学科, 教授 (20230584) ; 岩本 薫 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (50408712) ; 長谷川 洋介 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (30396783) ; 塚原 隆裕 東京理科大学, 理工学部機械工学科, 准教授 (60516186) ; 福島 直哉 東海大学, 工学部, 講師 (80585240) ; 守 裕也 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (80706383)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: 流体力学 / 乱流 / ビッグデータ / 機械学習 / 低次元モデル

研究実績の概要

前年度に引き続き、非定常流および乱流への機械学習の応用に関する研究を進めた。基礎的な研究としては、任意形状物体周り流れに対して畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づくオートエンコーダ（AE）とLong Short Term Memory (LSTM)を用いた低次元モデル（ML-ROM）を適用し、良好な精度で学習・再構築が行えることを示した。またミニマル・チャネル乱流に対しても同様のML-ROMを用いて検討を行い、乱流ビッグデータに対しても低次元化が可能であるが、同時にさらなる低次元化を可能とする手法の必要性も示された。これを踏まえ、本格的な乱流への応用に適したネットワーク構造として、階層型CNNや確率的ニューラルネットワークを提案し、その性能を検証した。また、壁乱流の壁面を含む複数の断面における物理量を用いた乱流場の機械学習・推定を行った。関連して、チャネル乱流に対する壁面近傍の速度情報に基づいた対向制御について、強化学習に基づいて検査面位置を決める手法を開発した。さらに機械学習による円管内脈動乱流の抵抗低減効果予測モデルの構築を実施し、従来のLSTMエンコーダ・デコーダを用いた時系列予測モデルにTime Delayニューラルネットワークを導入することによる汎化性能の向上を確認した。流れに重畳する効果としては、濃度乱流拡散での点源位置推定を目標として、水路実験およびDNSで作成された瞬時濃度分布データをCNNに学習させ高精度な分類推定を実現し、回帰による内挿／外挿予測まで研究展開した。また、多層パーセプトロンによる粘弾性流体構成方程式の代理モデル構築を図ったが、ワイゼンベルグ数依存性の予測が現状困難であることが分かった。さらなる応用に向けた研究としては、温度成層下の乱流の熱流動特性の調査や着氷予測モデルの開発を行った。

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [国際共同研究] UCLA/Argonne National Laboratory/Brown University(米国)
  • 国名: 米国
  • 外国機関名: UCLA/Argonne National Laboratory/Brown University
  • 他の機関数: 1
• [雑誌論文] Machine-learning-based spatio-temporal super resolution reconstruction of turbulent flows (2021)
  • 著者名/発表者名: K. Fukami, K. Fukagata, K. Taira
  • 雑誌名: Journal of Fluid Mechanics 巻: 909 ページ: A9
  • DOI: 10.1017/jfm.2020.948
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Convolutional neural network and long short-term memory based reduced order surrogate for minimal turbulent channel flow (2021)
  • 著者名/発表者名: T. Nakamura, K. Fukami, K. Hasegawa, Y. Nabae, K. Fukagata
  • 雑誌名: Physics of Fluids 巻: 33 ページ: 025116
  • DOI: 10.1063/5.0039845
  • 査読あり
• [雑誌論文] Prediction of the drag reduction effect of pulsating pipe flow based on machine learning (2021)
  • 著者名/発表者名: W. Kobayashi, T. Shimura, A. Mitsuishi, K. Iwamoto and A. Murata
  • 雑誌名: International Journal of Heat and Fluid Flow 巻: 88 ページ: 108783
  • DOI: 10.1016/j.ijheatfluidflow.2021.108783
  • 査読あり
• [雑誌論文] 機械学習による円管内脈動乱流の予測 (2021)
  • 著者名/発表者名: 志村 敬彬，光石 暁彦，岩本 薫
  • 雑誌名: 日本燃焼学会誌 巻: 63 ページ: 52-59
  • DOI: 10.20619/jcombsj.63.203_52
  • 査読あり
• [雑誌論文] Dissimilar heat transfer enhancement in a fully developed laminar channel flow subject to a traveling (2021)
  • 著者名/発表者名: A. J. Kaithakkal, Y. Kametani, Y. Hasegawa
  • 雑誌名: International Journal of Heat and Mass Transfer 巻: 164 ページ: 120485
  • DOI: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2020.120485
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Machine-learning-based reduced-order modeling for unsteady flows around bluff bodies of various shapes (2020)
  • 著者名/発表者名: K. Hasegawa, K. Fukami, T. Murata, and K. Fukagata
  • 雑誌名: Theoretical and Computational Fluid Dynamics 巻: 34 ページ: 367-383
  • DOI: 10.1007/s00162-020-00528-w
  • 査読あり
• [雑誌論文] Assessment of supervised machine learning methods for fluid flows (2020)
  • 著者名/発表者名: K. Fukami, K. Fukagata, K. Taira
  • 雑誌名: Theoretical and Computational Fluid Dynamics 巻: 34 ページ: 497-519
  • DOI: 10.1007/s00162-020-00518-y
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] Resolvent analysis of turbulent channel flow with manipulated mean velocity profile (2020)
  • 著者名/発表者名: R. Uekusa, A. Kawagoe, Y. Nabae, K. Fukagata
  • 雑誌名: Journal of Fluid Science and Technology 巻: 15 ページ: JFST0014
  • DOI: 10.1299/jfst.2020jfst0014
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Convolutional neural network based hierarchical autoencoder for nonlinear mode decomposition of fluid field data (2020)
  • 著者名/発表者名: K. Fukami, T. Nakamura, K. Fukagata
  • 雑誌名: Physics of Fluids 巻: 32 ページ: 095110
  • DOI: 10.1063/5.0020721
  • 査読あり
• [雑誌論文] Probabilistic neural networks for fluid flow surrogate modeling and data recovery (2020)
  • 著者名/発表者名: R. Maulik, K. Fukami, N. Ramachandra, K. Fukagata, K. Taira
  • 雑誌名: Physical Review Fluids 巻: 5 ページ: 104001
  • DOI: 10.1103/PhysRevFluids.5.104401
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] CNN-LSTM based reduced order modeling of two-dimensional unsteady flows around a circular cylinder at different Reynolds numbers (2020)
  • 著者名/発表者名: K. Hasegawa, K. Fukami, T. Murata, K. Fukagata
  • 雑誌名: Fluid Dynamics Research 巻: 52 ページ: 065501
  • DOI: 10.1088/1873-7005/abb91d
  • 査読あり
• [雑誌論文] 機械学習に基づくデータ拡張によるPIV の精度向上 (2020)
  • 著者名/発表者名: 森本 将生，深見 開，長谷川 一登，村田 高彬，村上 光，深潟 康二
  • 雑誌名: ながれ 巻: 39 ページ: 84-87
  • オープンアクセス
• [雑誌論文] 階層型CNNオートエンコーダを用いた流れ場の非線形モードの抽出 (2020)
  • 著者名/発表者名: 中村 太一，深見 開，深潟 康二
  • 雑誌名: ながれ 巻: 39 ページ: 316-319
  • オープンアクセス
• [雑誌論文] 機械学習を用いた乱流ビッグデータ解析に向けて (2020)
  • 著者名/発表者名: 深潟 康二，深見 開
  • 雑誌名: 計測と制御 巻: 59 ページ: 571-576
• [雑誌論文] Numerical simulation of the anti-icing performance of electric heaters for icing on the NACA 0012 airfoil (2020)
  • 著者名/発表者名: S. Uranai, K. Fukudome, H. Mamori, N. Fukushima, M. Yamamoto
  • 雑誌名: Aerospace 巻: 7 ページ: 123
  • DOI: 10.3390/aerospace7090123
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] Low-dimensionalized flow representation with customized autoencoders (2021)
  • 著者名/発表者名: K. Fukami, T. Murata, K. Fukagata
  • 学会等名: 14th World Congress on Computational Mechanics (WCCM 2020)
  • 国際学会
• [学会発表] The use of convolutional neural networks for PIV data augmentation (2021)
  • 著者名/発表者名: M. Morimoto, K. Fukami, H. Murakami, K. Fukagata
  • 学会等名: 14th World Congress on Computational Mechanics (WCCM 2020)
  • 国際学会
• [学会発表] Applications of convolutional neural networks to fluid mechanics problems (2021)
  • 著者名/発表者名: K. Fukagata
  • 学会等名: International Workshop on Machine Learning for Soft Matter 2021
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Autoencoder based extraction of low-dimensional manifolds in fluid flows (2021)
  • 著者名/発表者名: M. Morimoto, K. Fukami, K. Hasegawa, T. Nakamura, K. Fukagata
  • 学会等名: 2021 SIAM Conference on Computational Science and Engineering
  • 国際学会
• [学会発表] Convolutional neural network based fluid data enrichment for numerical and experimental studies (2021)
  • 著者名/発表者名: K. Fukami, K. Taira, M. Morimoto, K. Fukagata
  • 学会等名: 2021 SIAM Conference on Computational Science and Engineering
  • 国際学会
• [学会発表] Toward practical global field reconstruction from sparse sensors with deep learning (2021)
  • 著者名/発表者名: K. Fukami, R. Maulik, N. Ramachandra, K. Fukagata, K. Taira
  • 学会等名: DataLearning Working Group Seminar, Imperial College London
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Utilization of autoencoder-based nonlinear manifolds for fluid flow forecasts driven with long short-term memory (2021)
  • 著者名/発表者名: T. Nakamura, K. Fukami, K. Hasegawa, Y. Nabae, K. Fukagata
  • 学会等名: DataLearning Working Group Seminar, Imperial College London
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] 流体力学への機械学習の応用 (2021)
  • 著者名/発表者名: 深潟 康二
  • 学会等名: 日本機械学会流体工学部門講習会「流体とインフォマティクス」
  • 招待講演
• [学会発表] 機械学習を用いた乱流の状態推定：入力ノイズに対するロバスト性 (2021)
  • 著者名/発表者名: 中村 太一，深見 開，深潟 康二
  • 学会等名: 日本機械学会関東支部第27期総会・講演会
• [学会発表] 非線形ダイナミカルシステムに対するニューラルネットワークを用いた異常検知 (2021)
  • 著者名/発表者名: 森本 将生，深見 開，中村 太一，深潟 康二
  • 学会等名: 日本機械学会関東支部第27期総会・講演会
• [学会発表] 適応サンプリングと組み合わせた畳み込みニューラルネットワークに基づく二次元データからの三次元データの再構築 (2021)
  • 著者名/発表者名: 松尾 光昭，森本 将生，中村 太一，深見 開，深潟 康二
  • 学会等名: 日本機械学会関東学生会第60回学生員卒業研究発表講演会
• [学会発表] チャネル乱流LES に対する教師あり機械学習ベースのデータ駆動型壁モデリング (2021)
  • 著者名/発表者名: 守矢 直樹，深見 開，難波江 佑介，中村 太一，森本 将生，深潟 康二
  • 学会等名: 日本機械学会関東学生会第60回学生員卒業研究発表講演会
• [学会発表] オートエンコーダとSINDy を用いた非定常流れにおけるフィードバック制御 (2021)
  • 著者名/発表者名: 兼平 昇英，深見 開，長谷川 一登，中村 太一，森本 将生，深潟 康二
  • 学会等名: 日本機械学会関東学生会第60回学生員卒業研究発表講演会
• [学会発表] Anti-icing Simulation with Electric Heater for NACA 0012 Airfoil (2021)
  • 著者名/発表者名: K. Fukudome, S. Uranai, H. Mamori, M. Yamamoto
  • 学会等名: AEROTECH Digital Summit
  • 国際学会
• [学会発表] Estimation of Turbulent Flow from Wall Information via Machine Learning (2021)
  • 著者名/発表者名: Y, Shimoda, T. Matsumori, K. Sato, T. Hirano, N. Fukushima
  • 学会等名: The International Conference on Computational & Experimental Engineering and Sciences 2020/2021
  • 国際学会
• [学会発表] Unstructured fluid flow data recovery using machine learning and Voronoi diagrams (2020)
  • 著者名/発表者名: K. Fukami, R. Maulik, N. Ramachandra, K. Taira, K. Fukagata
  • 学会等名: 73rd Annual Meeting of the APS Division of Fluid Dynamics (APS DFD 2020)
  • 国際学会
• [学会発表] Visualization of internal procedure in neural networks for fluid flows (2020)
  • 著者名/発表者名: M. Morimoto, K. Fukami, K. Fukagata
  • 学会等名: 73rd Annual Meeting of the APS Division of Fluid Dynamics (APS DFD 2020)
  • 国際学会
• [学会発表] Convolutional neural network based wall modeling for large eddy simulation in a turbulent channel flow (2020)
  • 著者名/発表者名: N. Moriya, K. Fukami, Y. Nabae, M. Morimoto, T. Nakamura, K. Fukagata
  • 学会等名: 73rd Annual Meeting of the APS Division of Fluid Dynamics (APS DFD 2020)
  • 国際学会
• [学会発表] CNN-AE/LSTM based turbulent flow forecast on low-dimensional latent space (2020)
  • 著者名/発表者名: T. Nakamura, K. Fukami, K. Hasegawa, Y. Nabae, K. Fukagata
  • 学会等名: Thirty-fourth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020)
  • 国際学会
• [学会発表] Probabilistic neural network-based reduced order surrogate for fluid flows (2020)
  • 著者名/発表者名: K. Fukami, R. Maulik, N. Ramachandra, K. Fukagata, K. Taira
  • 学会等名: Thirty-fourth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020)
  • 国際学会
• [学会発表] 機械学習技術の流体力学への応用と課題 (2020)
  • 著者名/発表者名: 深潟 康二
  • 学会等名: JST-CRDS「複雑な流れ現象の解明と統合的制御」セミナー 第３回
  • 招待講演
• [学会発表] 大規模構造に対するOpposition control のレゾルベント解析 (2020)
  • 著者名/発表者名: 植草 理子，Mitul Luhar，深潟 康二
  • 学会等名: 日本機械学会2020年度年次大会
• [学会発表] 様々な流れ場に対するオートエンコーダを用いた低次元化の調査 (2020)
  • 著者名/発表者名: 森本 将生，深見 開，長谷川 一登，中村 太一，深潟 康二
  • 学会等名: 日本流体力学会年会2020
• [学会発表] 階層型CNNオートエンコーダを用いた流れ場の非線形モードの抽出 (2020)
  • 著者名/発表者名: 中村 太一，深見 開，深潟 康二
  • 学会等名: 日本流体力学会年会2020
• [学会発表] 乱流×機械学習 (2020)
  • 著者名/発表者名: 深潟 康二
  • 学会等名: 日本機械学会熱工学部門・流体工学部門・計算力学部門合同講習会「機械学習×熱・流体工学の最先端」
  • 招待講演
• [学会発表] 畳み込みニューラルネットワークの流体解析への応用 (2020)
  • 著者名/発表者名: 深潟 康二
  • 学会等名: アドバンスソフト「機械学習と流体シミュレーションセミナー」
  • 招待講演
• [学会発表] 畳み込みニューラルネットワークの流体力学への応用 (2020)
  • 著者名/発表者名: 深潟 康二
  • 学会等名: 日本機械学会東海支部講習会「基礎科目に立脚し最新の工学技術を学ぶ講習会」
  • 招待講演
• [学会発表] 解釈・汎化可能性の観点から見る流体問題への実用的な機械学習に向けて (2020)
  • 著者名/発表者名: 森本 将生，深見 開，張 凱，深潟 康二
  • 学会等名: 第34回数値流体力学シンポジウム
• [学会発表] 機械学習を用いた2 次元データから3 次元流れ場の再構築 (2020)
  • 著者名/発表者名: 松尾 光昭，森本 将生，中村 太一，深見 開，深潟 康二
  • 学会等名: 第34回数値流体力学シンポジウム
• [学会発表] 機械学習を用いたチャネル乱流における状態推定とそのセンサ情報ロバスト性 (2020)
  • 著者名/発表者名: 中村 太一，深見 開，深潟 康二
  • 学会等名: 第34回数値流体力学シンポジウム
• [学会発表] チャネル乱流LESの壁モデル構築のための教師付き機械学習 (2020)
  • 著者名/発表者名: 守矢 直樹，深見 開，難波江 佑介，森本 将生，中村 太一，深潟 康二
  • 学会等名: 第34回数値流体力学シンポジウム
• [学会発表] Mechanism of dissimilar heat transfer enhancement in a laminar channel flow subjected to wall blowing and suctioninduced by traveling wave-like wall blowing suction (2020)
  • 著者名/発表者名: A. J. Kithakkal, Y. Kametani, Y. Hasegawa
  • 学会等名: 8th International and 47th National Conference On Fluid Mechanics and Fluid Power (FMFP)
  • 国際学会
• [学会発表] Optimal control of wall turbulence for dissimilar heat and momentum transport (2020)
  • 著者名/発表者名: Y. Hasegawa
  • 学会等名: 8th International and 47th National Conference On Fluid Mechanics and Fluid Power (FMFP)
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] チャネル乱流における非相似伝熱促進のための壁吹き出し・吸い込みの最適進行波モード (2020)
  • 著者名/発表者名: A. J. Kaithakkal, 亀谷 幸憲，長谷川洋介
  • 学会等名: 日本流体力学会年会2020
• [学会発表] 複数の面計測情報を用いたチャネル乱流場の状態推定 (2020)
  • 著者名/発表者名: Z. Liu, 鈴木崇夫，長谷川 洋介
  • 学会等名: 日本流体力学会年会2020
• [学会発表] 大きな空間スケールを有する壁面吹出し・吸込みによる壁乱流の最適制御 (2020)
  • 著者名/発表者名: 伊藤 宗嵩，長谷川 洋介
  • 学会等名: 日本流体力学会年会2020
• [学会発表] 壁乱流フィードバック制御則のための最適制御入力の学習 (2020)
  • 著者名/発表者名: 宇治 孝節，伊藤 宗嵩，長谷川 洋介
  • 学会等名: 日本流体力学会年会2020
• [学会発表] 物理法則を考慮した深層学習を用いた限られた計測データに基づくスカラー源、および それに起因するスカラー濃度場の推定 (2020)
  • 著者名/発表者名: D. Henzel, Z. Liu, G. E. Karniadakis, Y. Hasegawa
  • 学会等名: 日本流体力学会年会2020
• [学会発表] 4次元変分法を用いた面計測データに基づくダクト内円柱周りの流れ場推定 (2020)
  • 著者名/発表者名: 細矢 太一, 亀谷 幸憲, 大澤 崇行, 塚原 隆裕, 長谷川 洋介
  • 学会等名: 第34回数値流体力学シンポジウム
• [備考] 慶應義塾大学・深潟研究室 機械学習のページ
  • URL: https://kflab.jp/ja/index.php?18H03758
• [備考] Keio University - Fukagata Lab., ML Project
  • URL: https://kflab.jp/en/index.php?18H03758