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高Re数乱流伝熱面の多自由度形状最適化

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 さきがけ

体系的番号 JPMJPR23O4
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJPR23O4

研究代表者

亀谷 幸憲  明治大学, 理工学部, 専任講師

研究期間 (年度) 2023 – 2026
概要エネルギーの有効利用のため,熱交換器の高性能化が大きな課題です.本研究では高Re数乱流場での伝熱面形状最適化を目的とし,RANS方程式を用いた随伴最適化にLESを組み合わせた多自由度形状最適化手法を開発します.LESのSGSモデルに基礎流れのDNSデータを利用した機械学習を取り入れ,最適化の高精度化を図ります.また,3Dプリンタで供試体を作成し,風洞実験により形状最適化アルゴリズムを実証します.
研究領域複雑な流動・輸送現象の解明・予測・制御に向けた新しい流体科学

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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2023-12-27   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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