[複雑流動] 2021年度採択課題

岩田 夏弥

非平衡高エネルギー密度プラズマにおける流動・輸送現象の解明

研究者
岩田 夏弥

大阪大学
高等共創研究院
准教授

研究概要

物質に高強度光を照射すると高エネルギー密度プラズマが生成されます。大出力レーザーを使えば星内部相当のエネルギー密度を実現でき、ミクロな粒子加速やマクロな高温プラズマ流動が同時進行する非平衡物理を探究できます。ミクロとマクロが絡み合う輸送現象の理解は流体科学として重要です。本研究はプラズマ中のミクロ過程の統計的モデル化と流体的記述への展開に挑戦し、高エネルギー密度の流動・輸送現象の解明を目指します。

植松 祐輝

マイクロ・ナノ界面系でのイオン流体科学の創出

研究者
植松 祐輝

九州工業大学
大学院情報工学研究院
准教授

研究概要

近年の社会変容と科学技術の進展を踏まえ、多孔質膜系、気泡・水滴系の流体力学の計測実験に取り組むとともにモデルの理論解析を実施し、マイクロ・ナノ界面系でのイオンの関与する複雑流れの原理解明と予測理論を構築します。また、界面でのイオンの効果を切り口に、これらの系での未解決問題を解明し、関係する有望な分析/産業/エネルギー技術のさらなる理解と革新をするための知識基盤を整えます。

小林 一道

間の分子流体力学

研究者
小林 一道

北海道大学
大学院工学研究院
准教授

研究概要

「間の分子流体力学」の創生の中心となるEnskog-Vlasov方程式は未だ不完全であるため,本提案ではEnskog-Vlasov 方程式の多成分・多原子分子への拡張を行い、この方程式に対する高速計算手法の構築を目指します。また,拡張した方程式から流体力学方程式系の導出を試み、非平衡気液界面流れに対する力学の確立を目指します。更に、本研究結果の有用性を確認し、様々な分野へ本成果を展開します。

佐藤 慎太郎

アポステリオリ流体幾何学の創出

研究者
佐藤 慎太郎

東北大学
大学院工学研究科
助教

研究概要

実験・数値流体力学から得られる複雑な流れ場の大規模データを基礎として、流動現象の本質を幾何学的な観点から帰納的に理解することを目指します。これまで具体的な条件の解析に特化していた実験・数値流体力学に、抽象化を得意とする現代数学、数理流体力学およびデータ駆動科学の知見を融合させることで、複雑な流動現象の幾何学的な理解およびそれに基づく流体の革新的な予測・制御技術を確立します。

田川 義之

“力”を既知とする新しい流体科学

研究者
田川 義之

東京農工大学
大学院工学研究院
教授

研究概要

流体応力場を出発点とした新しい流体科学の創出を目指し、流体応力場の新しい計測システムを提案します。これにより複雑な流動・輸送現象の抜本的な解明と制御への道筋をつけ、他分野との新たな融合基盤を構築します。具体的な対象として、動脈瘤の現象を取り上げます。本研究期間内には、独自の光弾性応力計測システムの自動化と理論・数値計算を援用した機械学習により、応力計測の非線形性の克服を目指します。

田坂 裕司

混相/複雑流体のレオロジー物性計測を基軸とした流体科学の創成

研究者
田坂 裕司

北海道大学
大学院工学研究院
准教授

研究概要

本研究は、混相・複雑流体の諸現象を理解・制御するためのレオロジー物性評価基盤技術確立を目指します。複雑流体の過渡的レオロジー物性評価が可能な、超音波スピニングレオメトリの技術を発展・応用し、流れの遷移問題の混相流体への拡張を行います。またレオロジー物性が関わる流体力学、材料科学、化学工学、医学の諸問題を通してUSRによる物性評価プロトコルを確立し、「評価」から「予測・制御」へレオロジーの理工学を転換させます。

仲田 資季

数理融合で拓く乱流場中の自発的秩序構造形成の活性化と輸送制御

研究者
仲田 資季

自然科学研究機構
核融合科学研究所
准教授

研究概要

乱流物理に数理・情報科学的手法を組み込んだ数理融合アプローチによって、幾何学的自由度を持つ外場や構造のなかに置かれた乱流場から自発形成する秩序的流れ場や渦構造、そして、それらに付随するエネルギー・物質輸送などの機能を自在に活性化するための理論・計算的手法の構築とメカニズムの解明を目指します。プラズマ乱流における渦・流れ・磁場の非線形相互作用の問題を通して、新たな学際的展開を開拓します。

西口 大貴

アクティブ乱流の3次元構造と制御方法の開拓

研究者
西口 大貴

東京大学
大学院理学系研究科
助教

研究概要

バクテリア系を題材とし、3次元アクティブ乱流の時空間構造を高速共焦点顕微鏡で直接観察します。統計則を実験的に解明するとともに、アクティブ流体のマクロな境界条件までミクロから包括的に理解する統計力学的な方法論を構築します。履歴依存する負粘性を活用したデバイスの創出へ向け、微小流路内にアクティブ乱流を流したときの粘性応答と集団運動を同時観察し、平均流下でのアクティブ乱流の挙動の解明にも挑みます。

堀江 正信

機械学習と数値解析を融合した流動モデリング

研究者
堀江 正信

(株)科学計算総合研究所
基盤研究部
部長

研究概要

複雑な流動・輸送現象の数値解析には時間がかかることが多く、機械学習による代替が期待されています。本研究では、柔軟な機械学習モデルであるグラフニューラルネットワークと流動・輸送現象に適した数値解析手法である不連続ガラーキン法と組み合わせることで、物理現象の要請である座標変換に対する同変性と流動・輸送現象において重要な保存則を満たし、高精度かつ高速に予測ができる機械学習・数値解析手法を開発します。

松永 大樹

実験と数理の融合による細胞内流体構造連成の解明

研究者
松永 大樹

大阪大学
大学院基礎工学研究科
准教授

研究概要

細胞収縮力はミオシン・キネシンといったモータータンパク質の役割に起因しますが、細胞グローバルスケールで生じる流動現象はモーターの活動に起因する流体構造連成問題とも捉えることができます。モータータンパク質のローカルの拡散動態がどのように収縮力と関連しているか、引いては細胞グローバルスケールの流動を生み出すのか、広い時空間の階層を跨る力学現象の一端の解明を本研究課題では目指します。

源 勇気

データ指向型アプローチによるクリーン燃焼技術の確立

研究者
源 勇気

東京工業大学
工学院
テニュアトラック助教

研究概要

本研究では、水素燃焼等に代表されるクリーン燃焼技術の確立と実用化のための高精度数値熱流体解析の実現に必要な、大規模データに基づく、実用性をも考慮した高精度データ指向型物理モデルの開発を目的とします。また、データ指向型モデルの従来モデル同様の再最適化のための、熱流体解析エンジニア自身がモデル学習実施可能な機械学習プラットフォームの開発を実施し、高精度なデータ指向型モデルの持続的な普及に貢献します。

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