Stochastic Model Optimization for Improving the Accuracy and Rapidity of Urban Airflow CFD Simulations

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20K14889
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分23020:建築環境および建築設備関連
• 研究機関: 広島大学 (2021); 新潟工科大学 (2020)
• 研究代表者: シルザディ モハンマッドレザ 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 研究員 (40868733)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: Urban airflow simulation / Stochastic optimization / Accuracy improvement / CFD / Calibration

研究成果の概要

レイノルド平均ナビエ-ストーク（RANS）乱流モードに基づく計算流体力学（CFD）モデルは、計算コストが低いため、都市大気シミュレーションに頻繁に使用されます。 ただし、ストリートキャニオンの弱風域では精度はそれほど高くありません。 RANSの閉鎖係数のデフォルト値は、他のフィールドから採用されていますが、都市の気流シミュレーションには完全には適していません。 したがって、この研究では、都市CFDシミュレーションの計算精度と速度を大幅に向上させる新しい確率的最適化手法を使用して、RANSの閉鎖係数の最適値を見つけるための体系的なアプローチを提案しました。

自由記述の分野

wind engineering

研究成果の学術的意義や社会的意義

This research results help the CFD users to increase the accuracy of their numerical prediction and finally can improve the reliability of practical designs in urban applications in cities to have more sustainable and safe cities.