Koji Shimoyama 研究室
主宰者：Koji Shimoyama
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、工学における複雑な現象や設計課題を計算科学を用いて解決する研究に取り組んでいます。主な研究領域は、燃焼・流体・機械・音響といった多岐にわたります。具体的には、化学反応をより扱いやすいモデルに簡略化する方法、航空機の翼設計における空力と構造の最適化、ブレーキ音などの機械騒音の低減、そして室内音響環境の改善などを対象としています。
これらの研究を進めるにあたり、下山研究室では高度な計算手法を活用しています。遺伝的アルゴリズムや多目的ベイズ最適化といった最適化手法、ニューラルネットワークやガウス過程などの機械学習モデル、感度解析に基づく因果関係の可視化など、データ駆動型の手法を積極的に導入しています。これらの手法は、数値シミュレーションと組み合わせることで、設計変数の影響を迅速に把握し、複数の相反する目標のバランスを取った最適解を見つけることを可能にしています。
さらに、研究室では実社会の課題にも目を向けており、航空機や鉄道などの騒音が人間の睡眠や生活に及ぼす影響を調査するなど、社会音響学的な観点からのアプローチも展開しています。このように多様な手法と実践的な課題意識を融合させることで、理論と応用の両面から工学的課題の解決に貢献しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（54 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1080/0305215x.2025.2563669
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0039995
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2025.111047
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00419-024-02736-w
- DOI: https://doi.org/10.1017/jfm.2025.316
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.euromechsol.2025.105567
- [2025] Partial Dependence Plots and Data-Driven Surrogates for Aerodynamic Analysis of Airfoil DatabasesDOI: https://doi.org/10.2514/6.2025-2808
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2025.111157
- DOI: https://doi.org/10.3397/in_2025_1076035
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph21060783
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-024-03769-z
- DOI: https://doi.org/10.2514/6.2024-1226
- DOI: https://doi.org/10.1115/1.4066338
- [2024] Global sensitivity analysis of stochastic re-entry trajectory using explainable surrogate modelsDOI: https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2024.05.042
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmekanto.2023.29.17f04
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-023-03487-y
- DOI: https://doi.org/10.3397/in_2023_0060
- DOI: https://doi.org/10.3397/in_2023_0953
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaecs.2023.100187
- DOI: https://doi.org/10.3397/in_2023_1070
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- DOI: https://doi.org/10.3397/in_2023_0563
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- DOI: https://doi.org/10.2514/6.2023-0332
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3324918
- DOI: https://doi.org/10.25144/15063
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmecmd.2022.35.3-04
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ress.2022.109045
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-022-03384-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ast.2022.107747
- [2022] Modeling Non-Stationarity with Deep Gaussian Processes: Applications in Aerospace EngineeringDOI: https://doi.org/10.2514/6.2022-1096
- DOI: https://doi.org/10.2514/6.2022-0506
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-021-03092-x
- [2021] Polynomial-Chaos–Kriging with Gradient Information for Surrogate Modeling in Aerodynamic DesignDOI: https://doi.org/10.2514/1.j059905
- DOI: https://doi.org/10.4271/2021-01-0683
- [2021] ブロック構造型直交格子法による流体解析
- [2021] Gaussian Processes and Support Vector Regression for Uncertainty Quantification in AerodynamicsDOI: https://doi.org/10.2514/6.2021-0181
- DOI: https://doi.org/10.2322/tjsass.64.325
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmecmd.2021.34.235
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmemecj.2021.j063-14
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmemecj.2021.j021-11
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph182010935
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apm.2021.01.012
- DOI: https://doi.org/10.2514/6.2021-3039
- DOI: https://doi.org/10.2514/1.j060225
- [2021] Multi-references acquisition strategy for shape optimization of disc-pad-like mechanical systemsDOI: https://doi.org/10.1007/s00158-021-02947-7
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph18126258
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