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粉体の流動と混合の時間・空間スケーリング

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 JPMJPR23OA
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJPR23OA

研究代表者

仲村 英也  大阪公立大学, 大学院工学研究科, 准教授

研究期間 (年度) 2023 – 2026
概要大規模・長時間スケールで起こる粉体の流動・混合現象の予測に焦点を当てます。離散要素法(DEM)を基盤として、実在粉体が本質的に内包する粒子径不均質性を扱うことができ、かつ、1個粒子スケールの微視的な混合均一性まで予測できる高速計算代理モデルと粗視化計算技術の開発に取り組みます。これにより、実在粉体の流動・混合挙動の時間・空間スケーリングを可能とする粉体シミュレーション技術を創出します。
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
  • 主な研究成果

    (2件)

すべて 2024

すべて 雑誌論文 (2件) (査読あり 2件、 オープンアクセス 2件)

  • [雑誌論文] Optimizing data-sampling period in a machine learning-based surrogate model for powder mixing simulations2024

    • 著者名
      Naoki Kishida, Hideya Nakamura, Shuji Ohsaki, Satoru Watano
    • 雑誌名

      Powder Technology

      ページ: 120584-120584

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Surrogate model of DEM simulation for binary-sized particle mixing and segregation2024

    • 著者名
      Naoki Kishida, Hideya Nakamura, Shuji Ohsaki, Satoru Watano
    • 雑誌名

      Powder Technology

      巻: 455 ページ: 120811-120811

    • 査読あり / オープンアクセス

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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: 2026-09-08  

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