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2023 年度 研究成果報告書

Machine Learningによる気体分子散乱特性予測と機能性ナノ界面の探索

研究課題

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研究課題/領域番号 18K03960
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19010:流体工学関連
研究機関高知工業高等専門学校

研究代表者

武内 秀樹  高知工業高等専門学校, ソーシャルデザイン工学科, 教授 (30435474)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2024-03-31
キーワード高Knudsen数流れ / Gas-Surface Interaction / 反射境界条件 / 分子速度分布関数 / 適応係数 / 機械学習
研究成果の概要

高Knudsen数流れにおける気体の熱流動特性の正確な把握には,物体界面での気体分子反射境界条件を適切に取り扱うことが必要になる.流れ場の熱流動条件や界面の状態など,種々の影響因子を考慮した気体分子散乱特性の予測に有効な反射モデルの構築を機械学習に基づき行った.適応係数等の巨視的な物理量の予測に対して,本モデルが効果的であることが確認でき,機能性ナノ界面を検討する際の構築モデルの有用性についても示された.

自由記述の分野

分子熱流体工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

高Knudsen数流れの系での気体の熱的・流体力学的特性の理解には,物体界面での気体分子散乱特性の解明が重要となる.流れ場の様々な因子を考慮した分子シミュレーション解析に基づく気体分子散乱データから気体分子散乱挙動の予測に有効な反射モデルを機械学習により構築する方法を実現した.構築モデルより求められる分子速度分布関数から,界面構造の違いによる流れ場への影響を予測することで,機能性ナノ界面の把握に有効となる.

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公開日: 2025-01-30  

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