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フェーズフィールド(PF)法は、材料中で生じるミクロ組織形成を解析するための数値シミュレーション手法として注目されている。しかし、PFシミュレーションに用いるパラメータや初期状態は、実験結果との単純な比較により推定されてきた。本研究では、データ同化法を用いて実験データをPFシミュレーションに取り込み、パラメータの効率的推定、シミュレーションの精度向上を目指す研究を実施した。その結果、アンサンブルカルマンフィルター(EnKF)がPF法の逐次データ同化アルゴリズムとして適していることを明らかにした。さらに、双子実験によりEnKFを用いることでパラメータ推定が可能であることを実証した。
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