Takayuki Nagata 研究室
主宰者：Takayuki Nagata
名古屋大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、流体力学および計測工学の融合により、複雑な流動現象の解明と測定技術の開発に取り組んでいます。研究の主な対象は、圧縮性流体における噴流や翼周りの流れ、円柱後流などの非定常流動現象です。これらの現象に内在する波動構造や渦構造がどのような機構で発生し、どのように時間変化するのかを明らかにすることを目指しています。
計測手法としては、高速度撮影や粒子画像速度計測、背景指向型シュリーレン法、感圧塗料などの光学的・非接触的な手法を活用し、三次元の流動場を高い時間・空間分解能で捉えることに注力しています。特に、複数の測定データから時間発展する流動構造を再構成するため、動的モード分解や固有直交分解といった機械学習的アプローチを導入しています。このような光学計測技術の開発・改善も研究テーマの一部となっています。
並行して、大規模システムの効率的な監視制御を実現するための最適なセンサ配置の決定法、ノイズを含むデータからの正確な信号推定法、さらには医工学応用として腎臓結石の排出メカニズム解明など、データ駆動型の最適化手法を様々な分野に拡張する研究も展開しています。
※ 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（80 件）
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00348-026-04188-0
- DOI: https://doi.org/10.2514/6.2026-1438
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0307390
- DOI: https://doi.org/10.1017/jfm.2024.1178
- DOI: https://doi.org/10.1109/lsens.2025.3591066
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3641758
- [2025] Analysis of Waves Associated With Screech Resonance Mechanism Using Double-Pulsed 3D-BOS MeasurementDOI: https://doi.org/10.2514/6.2025-1617
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00348-025-04010-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2025.3537702
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevfluids.9.104604
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2024.111864
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2024.115832
- DOI: https://doi.org/10.1785/0120230280
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2024.3388849
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2024.111210
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6501/ad2b41
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmemecj.2024.j024-05
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgrs.2024.3352817
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0179847
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.109454
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3291415
- DOI: https://doi.org/10.1615/ichmt.thmt-23.1580
- DOI: https://doi.org/10.1615/ichmt.thmt-23.1670
- DOI: https://doi.org/10.1615/thmt-23.1580
- DOI: https://doi.org/10.1615/thmt-23.1670
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmebiofro.2023.34.1g20
- [2023] Sensor Selection With Cost Function Using Nondominated-Solution-Based Multiobjective Greedy MethodDOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2023.3328005
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00348-023-03668-x
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23135961
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00348-023-03648-1
- DOI: https://doi.org/10.1093/gji/ggad165
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- DOI: https://doi.org/10.2514/6.2023-2451
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- [2023] Development of an error vectors removal method by gappy RPCA for high-resolution PIV measurementDOI: https://doi.org/10.1615/ichmt.thmt-23.1570
- [2023] Development of an error vectors removal method by gappy RPCA for high-resolution PIV measurementDOI: https://doi.org/10.1615/thmt-23.1570
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.035
- [2022] Seismic wavefield reconstruction based on compressed sensing using data-driven reduced-order modelDOI: https://doi.org/10.1093/gji/ggac443
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- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0101365
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12650-022-00855-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jweia.2022.105043
- [2022] Visualization of Pressure and Skin-Friction Fields on Rotating Blade Under Low-Pressure ConditionsDOI: https://doi.org/10.2514/1.j061638
- DOI: https://doi.org/10.2514/6.2022-3606
- DOI: https://doi.org/10.2514/6.2022-3242
- DOI: https://doi.org/10.2514/6.2022-3024.c1
- DOI: https://doi.org/10.2514/6.2022-3024
- DOI: https://doi.org/10.2514/6.2022-2959
- [2022] DMD-based Superresolution Measurement of a Supersonic Jet using Dual Planar PIV and Acoustic DataDOI: https://doi.org/10.2514/6.2022-3065
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6501/ac769b
- DOI: https://doi.org/10.2514/1.j061454
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12650-022-00829-8
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22020453
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsp.2022.3212150
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsp.2022.3224643
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3193157
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- [2022] Development of a spontaneous stone passage renal simulator using a physiological 3D renal modelDOI: https://doi.org/10.1299/jsmemecj.2022.j025-05
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- [2022] A validation of spontaneous stone passage using a physiological 3D renal pelvis and calyx modelDOI: https://doi.org/10.1299/jsmekanto.2022.28.15f10
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- DOI: https://doi.org/10.1190/segj2021-033.1
- DOI: https://doi.org/10.2514/6.2021-2106
- DOI: https://doi.org/10.2514/6.2021-2217
- DOI: https://doi.org/10.2514/1.j060153
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0302-2838(21)00599-6
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21093187
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2021.3073978
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00348-021-03164-0
- DOI: https://doi.org/10.1088/1873-7005/abe04c
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3076186
- DOI: https://doi.org/10.32604/cmes.2021.016603
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