Kie Okabayashi 研究室

主宰者：Kie Okabayashi
大阪大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、流体工学における複雑な現象の解析と最適化を、数値計算と機械学習を組み合わせることで推進しています。主な対象は、翼周辺の乱流や気泡を含む流れ場など、実験では観測困難な非定常流動現象です。これらの現象の物理過程を理解し、工業応用に適した流体制御や機器設計に役立てることを目指しています。 流動場の解析には、大規模渦シミュレーション（LES）による数値計算を基盤としています。特に、翼周辺の気泡現象や大規模渦構造の時間発展を捉える研究が展開されており、これらの計算データを機械学習の訓練に活用しています。機械学習では、神経回路網を用いて、限定的な観測データから全体の流動場を推定する手法や、乱流モデルの精度向上に取り組んでいます。 さらに本研究室は、深層強化学習を用いた流体制御則の最適化にも力を入れています。翼の形状パラメータを自動的に調整して揚力特性を向上させたり、円柱周辺流の渦放出に伴う不規則な力を低減させたりする制御法を開発しています。このように、数値シミュレーション、機械学習、自動最適化の融合を通じて、より実用的な流体工学的知見の獲得を目指しています。

※ 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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