研究課題
若手研究
マルチスケール格子乱流における混合促進および圧力低減を目的とした最適な格子形状の探索を目的に,任意の格子形状を生成するためのアルゴリズムを開発した.様々な格子形状に対して直接数値計算(DNS)を実施し,データマイニングを実施した結果,混合促進と圧力損失はトレードオフ関係にあり,混合促進を推進するためには乱流レイノルズ数を増加させる格子配置が重要であり,圧力損失を低減させるためには格子の遮蔽率を低減させればよいことが明らかになった.
流体工学
本研究の学術的意義は,機械学習などの情報技術を利用し,異なる形状のマルチスケール格子により生成された流れ場とスカラー輸送の関係性を整理し,乱流の持つ輸送能力の本質に迫ることである.混合促進や圧力損失低減が可能となる格子形状の探索は,高性能混合デバイスや低圧力損失オリフィスなどの工業装置の開発といった社会的意義を有す.