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各種プロセスにおける流動場を正確に把握することは，化学反応・熱物質移動を伴う化学工学において極めて重要であり，それが支配要因の解明や最適設計に繋がる。流動場の支配方程式は非線形であるため，解析的な手法は困難である。そのため数値シミュレーションが多用されるが，マルチスケール，マルチフェーズ，マルチフィジックスの現象を計算することは極めて難しい。特に大規模な乱流や自由界面を伴う流れなどの計算には十分な計算資源や計算時間を要する。そこで近年流体解析と機械学習を連成させた取り組みが盛んにおこなわれている。この試みは3DCGのアニメーションやゲーム分野で先行的におこなわれてきた。Ladickýらは粒子法を用いた自由界面の計算データを取得し，機械学習の一種であるランダムフォレストの回帰分析により，粒子挙動の予測をおこなっている1）。紹介サイトでは自由界面を有する非定常の複雑流れの計算結果を動画で紹介しており，一見するとかなり高精度に解いているように見えるが，やはりCGが目的であり，CFDに関わる筆者として気になる挙動も確認できる。そのためCGが目的ではなく正確な流動場予測に機械学習を適用する研究が進められている。 乱流...
Online ISSN : 2435-2292
Print ISSN : 0375-9253
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