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2022 年度 研究成果報告書

発見的数値解析利用を実現する並列分離型連成フレームワークの創成

研究課題

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研究課題/領域番号 19H01098
研究種目

基盤研究(A)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
研究機関東京大学

研究代表者

吉村 忍  東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (90201053)

研究分担者 三目 直登  筑波大学, システム情報系, 助教 (10808083)
荻野 正雄  大同大学, 情報学部, 准教授 (00380593)
武居 周  宮崎大学, 工学部, 准教授 (40598348)
浅井 光輝  九州大学, 工学研究院, 准教授 (90411230)
金子 栄樹  東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (40908802)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2023-03-31
キーワード計算科学
研究成果の概要

本研究では、複数の現象とそれらの相互作用を考慮し数値解析を行う「連成解析」に対し、分散メモリ型並列環境で動作し、異なる解析手法の間を連結する分離型連成解法を開発した。また、この大規模連成解析を可能とする解析フレームワークを用いて、羽ばたき飛行小型飛翔体などの流体構造連成問題、癌の温熱治療などの電磁界熱伝導連成問題、耐津波構造物設計などの波 (自由表面流れ) 構造連成問題などの実問題解析に適用した。これらは各現象に異なるメッシュ、もしくは異なる数値解析手法を用いられており、問題の特性に合わせて時空間解像度や手法を自由に選択するための基本的な方法論を開拓したといえる。

自由記述の分野

大規模並列解析

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究にて対象とした各種連成問題含め、連成現象の定量的評価は社会的に重要な課題を含む。しかしながら、現象によって適切な時空間解像度や数値解析手法などが異なる上、そもそも、複数の物理現象の解析ソルバーを融合することの開発コストが非常に高く、社会実装があまりなされていない。本研究は、既存の解析ソルバーを再利用可能 (ソフトウェアモジュラリティ) としつつ、高度な連成解析を実施する方法論を提示するものであり、その方法論自体が学術的価値を持つ上に、連成解析の社会実装を格段に容易にするものである。

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公開日: 2024-01-30  

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