ディープラーニング技術を利用する流体解析の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: FTE20015

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 新エネルギ－・環境研究会

発行日: 2020/09/24

タイトル(英語): Investigation of fluid analysis using deep-learning technique

著者名: 松本 正晴(東京大学)

著者名(英語): Masaharu Matsumoto(The university of Tokyo)

キーワード: 数値流体力学|ディープラーニング|圧縮性流体流れ|Computational Fluid Dynamics|Deep Learning|Compressible fluid flow

要約(日本語): 数値流体解析は科学技術計算における最も重要なタスクの一つである。一方，近年様々な分野においてディープラーニング技術が利活用されており，流体解析にも応用され始めている。本発表では，流体挙動を記述するナビエ－ストークス方程式の求解手法としてディープラーニングを用いる方法とその有用性について検討を行う。本手法を代表的な計算条件の下で差分法による数値計算結果と比較した結果，概ね一致する解が得られた。

要約(英語): Recently deep learning technique has been utilized on various field including fluid analysis. The way to use deep learning for solving Navier-Stokes equations and its validity are investigated in this study. Comparing this method with a numerical result by a finite difference method, both solutions which are good agreement are obtained._x000D_

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,254 Kバイト