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2020 Fiscal Year Annual Research Report

Construction of feature extraction method for turbulence big data by machine learning

Research Project

Project/Area Number 18H03758
Research InstitutionKeio University

Principal Investigator

深潟 康二  慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (80361517)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 山本 誠  東京理科大学, 工学部機械工学科, 教授 (20230584)
岩本 薫  東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (50408712)
長谷川 洋介  東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (30396783)
塚原 隆裕  東京理科大学, 理工学部機械工学科, 准教授 (60516186)
福島 直哉  東海大学, 工学部, 講師 (80585240)
守 裕也  電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (80706383)
Project Period (FY) 2018-04-01 – 2021-03-31
Keywords流体力学 / 乱流 / ビッグデータ / 機械学習 / 低次元モデル
Outline of Annual Research Achievements

前年度に引き続き、非定常流および乱流への機械学習の応用に関する研究を進めた。基礎的な研究としては、任意形状物体周り流れに対して畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくオートエンコーダ(AE)とLong Short Term Memory (LSTM)を用いた低次元モデル(ML-ROM)を適用し、良好な精度で学習・再構築が行えることを示した。またミニマル・チャネル乱流に対しても同様のML-ROMを用いて検討を行い、乱流ビッグデータに対しても低次元化が可能であるが、同時にさらなる低次元化を可能とする手法の必要性も示された。これを踏まえ、本格的な乱流への応用に適したネットワーク構造として、階層型CNNや確率的ニューラルネットワークを提案し、その性能を検証した。また、壁乱流の壁面を含む複数の断面における物理量を用いた乱流場の機械学習・推定を行った。関連して、チャネル乱流に対する壁面近傍の速度情報に基づいた対向制御について、強化学習に基づいて検査面位置を決める手法を開発した。さらに機械学習による円管内脈動乱流の抵抗低減効果予測モデルの構築を実施し、従来のLSTMエンコーダ・デコーダを用いた時系列予測モデルにTime Delayニューラルネットワークを導入することによる汎化性能の向上を確認した。流れに重畳する効果としては、濃度乱流拡散での点源位置推定を目標として、水路実験およびDNSで作成された瞬時濃度分布データをCNNに学習させ高精度な分類推定を実現し、回帰による内挿/外挿予測まで研究展開した。また、多層パーセプトロンによる粘弾性流体構成方程式の代理モデル構築を図ったが、ワイゼンベルグ数依存性の予測が現状困難であることが分かった。さらなる応用に向けた研究としては、温度成層下の乱流の熱流動特性の調査や着氷予測モデルの開発を行った。

Research Progress Status

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

  • Research Products

    (57 results)

All 2021 2020 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (15 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Peer Reviewed: 12 results,  Open Access: 6 results) Presentation (39 results) (of which Int'l Joint Research: 16 results,  Invited: 9 results) Remarks (2 results)

  • [Int'l Joint Research] UCLA/Argonne National Laboratory/Brown University(米国)

    • Country Name
      U.S.A.
    • Counterpart Institution
      UCLA/Argonne National Laboratory/Brown University
    • # of Other Institutions
      1
  • [Journal Article] Machine-learning-based spatio-temporal super resolution reconstruction of turbulent flows2021

    • Author(s)
      K. Fukami, K. Fukagata, K. Taira
    • Journal Title

      Journal of Fluid Mechanics

      Volume: 909 Pages: A9

    • DOI

      10.1017/jfm.2020.948

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Convolutional neural network and long short-term memory based reduced order surrogate for minimal turbulent channel flow2021

    • Author(s)
      T. Nakamura, K. Fukami, K. Hasegawa, Y. Nabae, K. Fukagata
    • Journal Title

      Physics of Fluids

      Volume: 33 Pages: 025116

    • DOI

      10.1063/5.0039845

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Prediction of the drag reduction effect of pulsating pipe flow based on machine learning2021

    • Author(s)
      W. Kobayashi, T. Shimura, A. Mitsuishi, K. Iwamoto and A. Murata
    • Journal Title

      International Journal of Heat and Fluid Flow

      Volume: 88 Pages: 108783

    • DOI

      10.1016/j.ijheatfluidflow.2021.108783

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 機械学習による円管内脈動乱流の予測2021

    • Author(s)
      志村 敬彬,光石 暁彦,岩本 薫
    • Journal Title

      日本燃焼学会誌

      Volume: 63 Pages: 52-59

    • DOI

      10.20619/jcombsj.63.203_52

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Dissimilar heat transfer enhancement in a fully developed laminar channel flow subject to a traveling2021

    • Author(s)
      A. J. Kaithakkal, Y. Kametani, Y. Hasegawa
    • Journal Title

      International Journal of Heat and Mass Transfer

      Volume: 164 Pages: 120485

    • DOI

      10.1016/j.ijheatmasstransfer.2020.120485

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Machine-learning-based reduced-order modeling for unsteady flows around bluff bodies of various shapes2020

    • Author(s)
      K. Hasegawa, K. Fukami, T. Murata, and K. Fukagata
    • Journal Title

      Theoretical and Computational Fluid Dynamics

      Volume: 34 Pages: 367-383

    • DOI

      10.1007/s00162-020-00528-w

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Assessment of supervised machine learning methods for fluid flows2020

    • Author(s)
      K. Fukami, K. Fukagata, K. Taira
    • Journal Title

      Theoretical and Computational Fluid Dynamics

      Volume: 34 Pages: 497-519

    • DOI

      10.1007/s00162-020-00518-y

    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Resolvent analysis of turbulent channel flow with manipulated mean velocity profile2020

    • Author(s)
      R. Uekusa, A. Kawagoe, Y. Nabae, K. Fukagata
    • Journal Title

      Journal of Fluid Science and Technology

      Volume: 15 Pages: JFST0014

    • DOI

      10.1299/jfst.2020jfst0014

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Convolutional neural network based hierarchical autoencoder for nonlinear mode decomposition of fluid field data2020

    • Author(s)
      K. Fukami, T. Nakamura, K. Fukagata
    • Journal Title

      Physics of Fluids

      Volume: 32 Pages: 095110

    • DOI

      10.1063/5.0020721

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Probabilistic neural networks for fluid flow surrogate modeling and data recovery2020

    • Author(s)
      R. Maulik, K. Fukami, N. Ramachandra, K. Fukagata, K. Taira
    • Journal Title

      Physical Review Fluids

      Volume: 5 Pages: 104001

    • DOI

      10.1103/PhysRevFluids.5.104401

    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] CNN-LSTM based reduced order modeling of two-dimensional unsteady flows around a circular cylinder at different Reynolds numbers2020

    • Author(s)
      K. Hasegawa, K. Fukami, T. Murata, K. Fukagata
    • Journal Title

      Fluid Dynamics Research

      Volume: 52 Pages: 065501

    • DOI

      10.1088/1873-7005/abb91d

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 機械学習に基づくデータ拡張によるPIV の精度向上2020

    • Author(s)
      森本 将生,深見 開,長谷川 一登,村田 高彬,村上 光,深潟 康二
    • Journal Title

      ながれ

      Volume: 39 Pages: 84-87

    • Open Access
  • [Journal Article] 階層型CNNオートエンコーダを用いた流れ場の非線形モードの抽出2020

    • Author(s)
      中村 太一,深見 開,深潟 康二
    • Journal Title

      ながれ

      Volume: 39 Pages: 316-319

    • Open Access
  • [Journal Article] 機械学習を用いた乱流ビッグデータ解析に向けて2020

    • Author(s)
      深潟 康二,深見 開
    • Journal Title

      計測と制御

      Volume: 59 Pages: 571-576

  • [Journal Article] Numerical simulation of the anti-icing performance of electric heaters for icing on the NACA 0012 airfoil2020

    • Author(s)
      S. Uranai, K. Fukudome, H. Mamori, N. Fukushima, M. Yamamoto
    • Journal Title

      Aerospace

      Volume: 7 Pages: 123

    • DOI

      10.3390/aerospace7090123

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Low-dimensionalized flow representation with customized autoencoders2021

    • Author(s)
      K. Fukami, T. Murata, K. Fukagata
    • Organizer
      14th World Congress on Computational Mechanics (WCCM 2020)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] The use of convolutional neural networks for PIV data augmentation2021

    • Author(s)
      M. Morimoto, K. Fukami, H. Murakami, K. Fukagata
    • Organizer
      14th World Congress on Computational Mechanics (WCCM 2020)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Applications of convolutional neural networks to fluid mechanics problems2021

    • Author(s)
      K. Fukagata
    • Organizer
      International Workshop on Machine Learning for Soft Matter 2021
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Autoencoder based extraction of low-dimensional manifolds in fluid flows2021

    • Author(s)
      M. Morimoto, K. Fukami, K. Hasegawa, T. Nakamura, K. Fukagata
    • Organizer
      2021 SIAM Conference on Computational Science and Engineering
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Convolutional neural network based fluid data enrichment for numerical and experimental studies2021

    • Author(s)
      K. Fukami, K. Taira, M. Morimoto, K. Fukagata
    • Organizer
      2021 SIAM Conference on Computational Science and Engineering
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Toward practical global field reconstruction from sparse sensors with deep learning2021

    • Author(s)
      K. Fukami, R. Maulik, N. Ramachandra, K. Fukagata, K. Taira
    • Organizer
      DataLearning Working Group Seminar, Imperial College London
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Utilization of autoencoder-based nonlinear manifolds for fluid flow forecasts driven with long short-term memory2021

    • Author(s)
      T. Nakamura, K. Fukami, K. Hasegawa, Y. Nabae, K. Fukagata
    • Organizer
      DataLearning Working Group Seminar, Imperial College London
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 流体力学への機械学習の応用2021

    • Author(s)
      深潟 康二
    • Organizer
      日本機械学会流体工学部門講習会「流体とインフォマティクス」
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習を用いた乱流の状態推定:入力ノイズに対するロバスト性2021

    • Author(s)
      中村 太一,深見 開,深潟 康二
    • Organizer
      日本機械学会関東支部第27期総会・講演会
  • [Presentation] 非線形ダイナミカルシステムに対するニューラルネットワークを用いた異常検知2021

    • Author(s)
      森本 将生,深見 開,中村 太一,深潟 康二
    • Organizer
      日本機械学会関東支部第27期総会・講演会
  • [Presentation] 適応サンプリングと組み合わせた畳み込みニューラルネットワークに基づく二次元データからの三次元データの再構築2021

    • Author(s)
      松尾 光昭,森本 将生,中村 太一,深見 開,深潟 康二
    • Organizer
      日本機械学会関東学生会第60回学生員卒業研究発表講演会
  • [Presentation] チャネル乱流LES に対する教師あり機械学習ベースのデータ駆動型壁モデリング2021

    • Author(s)
      守矢 直樹,深見 開,難波江 佑介,中村 太一,森本 将生,深潟 康二
    • Organizer
      日本機械学会関東学生会第60回学生員卒業研究発表講演会
  • [Presentation] オートエンコーダとSINDy を用いた非定常流れにおけるフィードバック制御2021

    • Author(s)
      兼平 昇英,深見 開,長谷川 一登,中村 太一,森本 将生,深潟 康二
    • Organizer
      日本機械学会関東学生会第60回学生員卒業研究発表講演会
  • [Presentation] Anti-icing Simulation with Electric Heater for NACA 0012 Airfoil2021

    • Author(s)
      K. Fukudome, S. Uranai, H. Mamori, M. Yamamoto
    • Organizer
      AEROTECH Digital Summit
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Estimation of Turbulent Flow from Wall Information via Machine Learning2021

    • Author(s)
      Y, Shimoda, T. Matsumori, K. Sato, T. Hirano, N. Fukushima
    • Organizer
      The International Conference on Computational & Experimental Engineering and Sciences 2020/2021
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Unstructured fluid flow data recovery using machine learning and Voronoi diagrams2020

    • Author(s)
      K. Fukami, R. Maulik, N. Ramachandra, K. Taira, K. Fukagata
    • Organizer
      73rd Annual Meeting of the APS Division of Fluid Dynamics (APS DFD 2020)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Visualization of internal procedure in neural networks for fluid flows2020

    • Author(s)
      M. Morimoto, K. Fukami, K. Fukagata
    • Organizer
      73rd Annual Meeting of the APS Division of Fluid Dynamics (APS DFD 2020)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Convolutional neural network based wall modeling for large eddy simulation in a turbulent channel flow2020

    • Author(s)
      N. Moriya, K. Fukami, Y. Nabae, M. Morimoto, T. Nakamura, K. Fukagata
    • Organizer
      73rd Annual Meeting of the APS Division of Fluid Dynamics (APS DFD 2020)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] CNN-AE/LSTM based turbulent flow forecast on low-dimensional latent space2020

    • Author(s)
      T. Nakamura, K. Fukami, K. Hasegawa, Y. Nabae, K. Fukagata
    • Organizer
      Thirty-fourth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Probabilistic neural network-based reduced order surrogate for fluid flows2020

    • Author(s)
      K. Fukami, R. Maulik, N. Ramachandra, K. Fukagata, K. Taira
    • Organizer
      Thirty-fourth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 機械学習技術の流体力学への応用と課題2020

    • Author(s)
      深潟 康二
    • Organizer
      JST-CRDS「複雑な流れ現象の解明と統合的制御」セミナー 第3回
    • Invited
  • [Presentation] 大規模構造に対するOpposition control のレゾルベント解析2020

    • Author(s)
      植草 理子,Mitul Luhar,深潟 康二
    • Organizer
      日本機械学会2020年度年次大会
  • [Presentation] 様々な流れ場に対するオートエンコーダを用いた低次元化の調査2020

    • Author(s)
      森本 将生,深見 開,長谷川 一登,中村 太一,深潟 康二
    • Organizer
      日本流体力学会年会2020
  • [Presentation] 階層型CNNオートエンコーダを用いた流れ場の非線形モードの抽出2020

    • Author(s)
      中村 太一,深見 開,深潟 康二
    • Organizer
      日本流体力学会年会2020
  • [Presentation] 乱流×機械学習2020

    • Author(s)
      深潟 康二
    • Organizer
      日本機械学会熱工学部門・流体工学部門・計算力学部門合同講習会「機械学習×熱・流体工学の最先端」
    • Invited
  • [Presentation] 畳み込みニューラルネットワークの流体解析への応用2020

    • Author(s)
      深潟 康二
    • Organizer
      アドバンスソフト「機械学習と流体シミュレーションセミナー」
    • Invited
  • [Presentation] 畳み込みニューラルネットワークの流体力学への応用2020

    • Author(s)
      深潟 康二
    • Organizer
      日本機械学会東海支部講習会「基礎科目に立脚し最新の工学技術を学ぶ講習会」
    • Invited
  • [Presentation] 解釈・汎化可能性の観点から見る流体問題への実用的な機械学習に向けて2020

    • Author(s)
      森本 将生,深見 開,張 凱,深潟 康二
    • Organizer
      第34回数値流体力学シンポジウム
  • [Presentation] 機械学習を用いた2 次元データから3 次元流れ場の再構築2020

    • Author(s)
      松尾 光昭,森本 将生,中村 太一,深見 開,深潟 康二
    • Organizer
      第34回数値流体力学シンポジウム
  • [Presentation] 機械学習を用いたチャネル乱流における状態推定とそのセンサ情報ロバスト性2020

    • Author(s)
      中村 太一,深見 開,深潟 康二
    • Organizer
      第34回数値流体力学シンポジウム
  • [Presentation] チャネル乱流LESの壁モデル構築のための教師付き機械学習2020

    • Author(s)
      守矢 直樹,深見 開,難波江 佑介,森本 将生,中村 太一,深潟 康二
    • Organizer
      第34回数値流体力学シンポジウム
  • [Presentation] Mechanism of dissimilar heat transfer enhancement in a laminar channel flow subjected to wall blowing and suctioninduced by traveling wave-like wall blowing suction2020

    • Author(s)
      A. J. Kithakkal, Y. Kametani, Y. Hasegawa
    • Organizer
      8th International and 47th National Conference On Fluid Mechanics and Fluid Power (FMFP)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Optimal control of wall turbulence for dissimilar heat and momentum transport2020

    • Author(s)
      Y. Hasegawa
    • Organizer
      8th International and 47th National Conference On Fluid Mechanics and Fluid Power (FMFP)
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] チャネル乱流における非相似伝熱促進のための壁吹き出し・吸い込みの最適進行波モード2020

    • Author(s)
      A. J. Kaithakkal, 亀谷 幸憲,長谷川洋介
    • Organizer
      日本流体力学会年会2020
  • [Presentation] 複数の面計測情報を用いたチャネル乱流場の状態推定2020

    • Author(s)
      Z. Liu, 鈴木崇夫,長谷川 洋介
    • Organizer
      日本流体力学会年会2020
  • [Presentation] 大きな空間スケールを有する壁面吹出し・吸込みによる壁乱流の最適制御2020

    • Author(s)
      伊藤 宗嵩,長谷川 洋介
    • Organizer
      日本流体力学会年会2020
  • [Presentation] 壁乱流フィードバック制御則のための最適制御入力の学習2020

    • Author(s)
      宇治 孝節,伊藤 宗嵩,長谷川 洋介
    • Organizer
      日本流体力学会年会2020
  • [Presentation] 物理法則を考慮した深層学習を用いた限られた計測データに基づくスカラー源、および それに起因するスカラー濃度場の推定2020

    • Author(s)
      D. Henzel, Z. Liu, G. E. Karniadakis, Y. Hasegawa
    • Organizer
      日本流体力学会年会2020
  • [Presentation] 4次元変分法を用いた面計測データに基づくダクト内円柱周りの流れ場推定2020

    • Author(s)
      細矢 太一, 亀谷 幸憲, 大澤 崇行, 塚原 隆裕, 長谷川 洋介
    • Organizer
      第34回数値流体力学シンポジウム
  • [Remarks] 慶應義塾大学・深潟研究室 機械学習のページ

    • URL

      https://kflab.jp/ja/index.php?18H03758

  • [Remarks] Keio University - Fukagata Lab., ML Project

    • URL

      https://kflab.jp/en/index.php?18H03758

URL: 

Published: 2021-12-27  

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