| 研究課題/領域番号 |
20K12534
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
鶴野 玲治 九州大学, 芸術工学研究院, 教授 (10197775)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ビジュアルシミュレーション / 流体 |
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| 研究実績の概要 |
流体から「幾何学的特徴」を抽出、ナビエストークス方程式を幾何学的に解く方法をを試みまた改良を行っている。解きやすい方程式を適用することで，シミュレーションの計算効率向上を行うとともに、その幾何学構造を測る尺度をさぐっている。このうち、渦場が楕円や双曲線など，局所的には単純な幾何学形状に類似しているという性質に注目し，ある時刻における流体渦場からの幾何学的特徴抽出のための簡易的な手法を2種類に分けて提案し、さらに導出した渦の幾何学構造が，流体の物理的特徴と強い相関があることを明らかにする．応用例として，流体のディテール向上手法の一つであるVorticityConfinementを，より幾何学的に妥当で，メリハリのある流れが作れるように改良する．
2020年度から2021年度にかけて渦場を局所的に二次形式の関数で近似する方法を開発し，近似結果を利用した渦場の二次形式の幾何学（楕円，放物線，双曲線）の判別手法を提案した．さらに，判別結果が楕円の場合，渦と相性が良い楕円の幾何学的特徴の抽出方法を考案した．また，二次形式の幾何学的特徴と流体の物理的特徴の関係性も明らかにし，楕円の領域なら回転が，双曲線の領域なら歪みの度合いが強いことが分かった．さらに，本研究の手法の応用例として渦の中心位置の検出とマスク処理されたVorticity Confinementを紹介し，本手法の有用性を示した．本研究の結果が，物理的特徴と幾何学的特徴を関連付ける数理モデルの開発などに応用されることが期待される．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究の進捗を2020年度に査読付きシンポジウムで採択され発表を行った。この時、主催学会からジャーナル論文への推薦を得ることができた。実質のawardに相当する。2021年度初めに内容を修正し発展させたあと、画像電子学会に投稿した。査読の結果、特に大きな修正意見もなく採択となり、2021年度にジャーナル論文として出版された。現時点で次の可能性として機械学習や素材特性を考慮した流れ形状の生成方法を模索している。このうち、髪の毛の流れ構造を推定する方法に成果が出つつあり、査読付き国際会議への投稿を準備している。
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| 今後の研究の推進方策 |
流れ模様を幾何学的に解析し流れを感じさせる曲領域変化をナビエストークス方程式と無関係に人工的に生成できることを示せた。次のステップとして(1)さらに数学的な解析を進める、(2)機械学習を併用して流体形状のコントロールを行う、(3)毛髪の流れ形状解析と制御に応用する、などを試みている。
(1)では現時点でcycleGANを使ったストローク変性、(2)は自然言語認識による流体形状の生成とコントロール、(3)は画像学習による髪の毛の流れ構造や三つ編み構造モデルなどを具体的な対象としている。特に(3)で成果が出つつある。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染拡大のため、国際、国内を問わず学会やシンポジウムなどほぼすべてがオンライン化され、出張の機会がなく旅費の支出がなくなった。また、研究推進やコンピュータでのシミュレーション実験なども相当量を大学ではなく自宅等のテレワーク環境で行ったため、環境整備や消耗品を含む物品費の多くを私費で負担することになった。このような特殊事情が2020年度に続き2021年度も継続したため、科研費を申請当初の目的で使用することができず、結果的に翌年度に繰り越しすることになった。
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