• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2021 年度 実施状況報告書

深層強化学習で実現するCFD解析の高速な収束解到達のための途中解制御則の構築

研究課題

研究課題/領域番号 20K04932
研究機関国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構

研究代表者

金森 正史  国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 主任研究開発員 (50770872)

研究分担者 橋本 敦  国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 主幹研究開発員 (30462899)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード数値流体力学 / 深層学習 / 深層強化学習 / 時間積分
研究実績の概要

今年度は、所属組織の中での異動があり、本研究を含めて研究業務に対するエフォートを割くことが全くできなかった。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

前述の通り、今年度は本研究に対してエフォートを割くことができず、昨年度からの研究の進捗は全くなかった。

今後の研究の推進方策

2022年度は、昨年度定義したものと同様に、初年度で得られた制御側を2次元Navier-Stokes(NS)方程式に拡張・適用し、その効果を検証する。初年度との違いは、空間次元の増大と粘性の登場である。前者は、計算時間の増大を招くため、DRLを複数CPU/GPUで並列演算できるよう改修する等することで、学習の高速化を実現する。後者は、正に格子の不均一性をもたらすものであり、まずは2次元に対して格子由来の収束性悪化を改善できることを示す。また、1次元の場合と比較して、制御側に必要な物理量、パラメータ、報酬の違いを明確化し、3次元への拡張に備える。

次年度使用額が生じた理由

前述の通り、2021年度は研究業務にエフォートを割くことが全くできなかったため、次年度使用額として残る形となった。

URL: 

公開日: 2022-12-28  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi