7/16 複雑な流れ現象の 数値シミュレーション手法と データ解析および応用

大阪大学　大学院基礎工学研究科　教授　博士(理学)　後藤 晋　氏

専門：流体理工学
2022年度より、科学技術振興機構（ＪＳＴ）さきがけ領域「複雑な流動・輸送現象の解明・予測・制御に向けた新しい流体科学」の研究総括を務めております。
HP： https://fm.me.es.osaka-u.ac.jp/

　この講演では、空気や水のような流れる物質（流体）の数値シミュレーション手法、得られるデータの解析手法、およびその応用について、基礎から最新の研究成果まで丁寧に解説します。
　我々は、さまざまな流体の「流れ」に囲まれて生活をしていますが、その多くは複雑です。この講演では「複雑な流れ」を扱いますが、一言で「複雑な流れ」と言っても、複雑さには大別して２種類あります。ひとつは、流れている物質自身は単純な流体（いわゆるニュートン流体）であるにもかかわらず、その運動が複雑な場合で、代表は「乱流」です。もうひとつは、マヨネーズや高分子溶液、あるいは、水中に微小な固体粒子が分散している場合など、そもそも流体自身が複雑な場合です。このような流体を複雑流体と呼びます。
　この講義では、流れを複雑にしてしまうこれらの要素を切り分けて、それぞれをどのように数値シミュレーションで扱うかを、分かりやすく解説するとともに、数値シミュレーション結果を通じて得られた巨大データをどのように解析するのかについて、最新の研究成果の事例を交えながら解説します。

１．流体力学の基礎知識
　1.1 流体の基礎式
　1.2 渦の力学
　1.3 流れが複雑になる要因の分類
　1.4 レイノルズの相似則
　1.5 流れが乱流化する条件
　1.6 乱流の基礎知識
　1.7 複雑流体とは
 
２．流体の数値シミュレーションの基礎知識
　2.1 流体数値シミュレーションの基本的な考え方
　2.2 有限差分法
　2.3 スペクトル法
　2.4 格子ボルツマン法
　2.5 混相流を扱う手法（１）移動する固体の扱い
　2.6 混相流を扱う手法（２）流体の界面の扱い
　2.7 粉体流を扱う手法（参考）
 
３．流れの数値シミュレーションの事例（１）乱流
　3.1 異なる境界条件下の乱流の数値シミュレーション
　3.2 乱流の解析手法
　3.3 乱流モデル
 
４．流れの数値シミュレーションの事例（２）混相流
　4.1 固体粒子を伴う流れ
　4.2 界面を伴う流れ
　4.3 応用事例
 
５．機械学習の流体力学への応用（基礎編）
　5.1 機械学習の基礎
　5.2 乱流モデルへの応用
　5.3 流れの制御への応用

　□ 質疑応答 □

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