研課題
J-GLOBAL ID:202104002976452361
研究課題コード:14542732
乱流中におけるスカラー源探索アルゴリズム最適化のためのビッグデータ数値実験室
実施期間:2015 - 2017
実施機関 (1件):
研究代表者:
(
, 生産技術研究所, 講師 )
研究概要:
本研究では、乱流中に物質放出源がある場合において、その周囲に配置された有限、かつノイズを持つセンサー情報を用いて、高効率にスカラー源を特定するアルゴリズムの開発を行う。 具体的には、米国側は、乱流の全時空間スケールを解像する大規模数値シミュレーションを実施し、基礎的な流れ場である、一様等方性乱流、平行平板間乱流、乱流境界層を再現し、その全空間時系列データを取得する。さらに、さまざまな位置に物質放出源を配置し、物質拡散の時空間発展をデータベース化する。日本側は、上記のデータベースから得られる速度、濃度場情報を用いて、有限の固定型、および移動型センサーにより取得される濃度情報に基づくスカラー源探索手法を開発する。さらに、開発した放出源探索アルゴリズムを自律型海中ロボットに実装し、大型水槽実験によりその探索性能を実証する。
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ビッグデータと災害
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