Guangtao Duan 研究室
主宰者：Guangtao Duan
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、粒子を含む複雑な流体現象の数値シミュレーション手法の開発に取り組んでいます。気体・液体・固体が混在する多相流や粉体混合などの産業的に重要な現象を対象として、離散要素法（DEM）と流体力学シミュレーション（CFD）を組み合わせた計算手法や、格子を用いないメッシュフリー粒子法を用いた解析を行っています。これらの手法を通じて、複雑な流体現象の物理メカニズムを理解することを目指しています。
シミュレーション精度と計算効率の向上が主要な研究課題です。大規模産業応用では計算コストが膨大になるため、機械学習（ニューラルネットワークなど）や固有直交分解という次元削減技術を導入して、計算負荷を軽減しながら現象を正確に予測するモデルの開発を進めています。同時に、粒子法における境界条件の処理方法や粒子配置の不規則性がもたらす誤差メカニズムを理論的・数値的に解析し、より安定で精度の高い計算スキームの改善に努めています。
また、溶融金属の表面張力測定など物性値取得の検証にも取り組み、シミュレーション結果と実験の整合性を確認しています。これらの研究を通じて、粉体プロセスから化学工学まで幅広い産業分野での複雑な流動現象を効率的かつ正確に予測できる計算基盤の構築を目指しています。
※ 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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研究成果（29 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s40571-024-00758-3
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.iecr.3c01511
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2023.116168
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2023.124415
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.iecr.3c01477
- [2023] A free-surface particle regularization scheme based on numerical integration for particle methodsDOI: https://doi.org/10.1016/j.enganabound.2023.08.004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2022.123742
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- [2022] Validating ground-based aerodynamic levitation surface tension measurements through a study on Al2O3DOI: https://doi.org/10.1038/s41526-022-00213-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apt.2022.103632
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.pnucene.2022.104259
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4119239
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4172030
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.powtec.2022.118058
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2022.123451
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2021.111251
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2021.111244
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2021.111252
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11708-021-0754-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.anucene.2021.108923
- [2021] An enhanced semi-implicit particle method for simulating the flow of droplets with free surfacesDOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2021.114338
- [2021] POD-based identification approach for powder mixing mechanism in Eulerian–Lagrangian simulationsDOI: https://doi.org/10.1016/j.apt.2021.11.016
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2021.114219
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.anucene.2021.108697
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmecmd.2021.34.125
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