Makoto Tsubokura 研究室
主宰者：Makoto Tsubokura
理化学研究所・RIKEN Center for Computational Science
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、流体力学と数値計算を用いて、人々の生活環境における様々な現象を解き明かす研究に取り組んでいます。特に、呼吸器系感染症の空気中伝播メカニズム、自動車や建物における騒音・振動の発生と低減、そして空気質と換気効率の関係を定量的に評価することを目指しています。COVID-19パンデックスの経験を通じて、飛沫やエアロゾルの輸送と沈着、さらには吸入された粒子の感染リスクを数値的に再現する手法を確立してきました。
これらの研究では、大規模スーパーコンピュータ「富岳」を活用した高解像度シミュレーション技術が中核となっています。複雑な流体現象を捉えるため、大規模渦シミュレーションなどの先進的な数値解析手法と、機械学習を組み合わせた高速計算フレームワーク（CUBE）を開発しています。時間依存の現象から準定常的な流れまで、様々な時間スケールの問題に対応し、実験では得られない詳細な流場情報を抽出することで、実務的な問題解決につなげています。
さらに、自動車の空力騒音や歯科機器の高周波音など、日常生活を脅かす騒音現象にも着目し、物理的な制約条件を組み込んだニューラルネットワークを活用した流れ場予測や、構造最適化など、計算流体力学を工学応用へ展開する研究も進めています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2025.107935
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3560292
- DOI: https://doi.org/10.1615/thmt-25.1290
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cad.2024.103823
- DOI: https://doi.org/10.1109/dsins64146.2024.10992066
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ast.2024.109510
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- DOI: https://doi.org/10.17615/ksya-1q82
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2024.05.005
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.24091
- [2024] Numerical Simulation of Fluctuating Wind Noise of a Vehicle in Reproduced on-Road Wind ConditionDOI: https://doi.org/10.4271/2024-01-2353
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2024.106210
- DOI: https://doi.org/10.20637/0002000234
- [2024] Aeroacoustic investigation of multi-directional wings aligned in tandem under wing-in-ground effectDOI: https://doi.org/10.1063/5.0185398
- DOI: https://doi.org/10.1103/aps.dfd.2023.gfm.v0005
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e20540
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2023.106047
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcp.2021.110359
- DOI: https://doi.org/10.1142/s021987622150047x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2021.121248
- DOI: https://doi.org/10.23967/coupled.2021.025
- DOI: https://doi.org/10.1299/mel.21-00136
- DOI: https://doi.org/10.23967/wccm-eccomas.2020.240
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