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J-GLOBAL ID：200901076660901684   Update date: Feb. 01, 2024

Koji Fukagata

フカガタ コウジ | Koji Fukagata
Affiliation and department：
Keio University Faculty of Science and Technology Department of Mechanical Engineering

About Keio University Faculty of Science and Technology Department of Mechanical Engineering


Job title： Professor
Homepage URL  (1)： http://kflab.jp
Research field  (4)： Intelligent informatics ,  Mechanics and mechatronics ,  Thermal engineering ,  Fluid engineering
Research theme for competitive and other funds  (29)：
  • 2021 - 2026 Creation and implementation of an innovative flow control paradigm utilizing machine learning
  • 2020 - 2024 実環境大気エアロゾルの帯電状態が生体および地表面への粒子沈着へ及ぼす影響
  • 2018 - 2021 機械学習による乱流ビッグデータの特徴抽出手法の構築
  • 2020 - 2021 境界層制御による航空機の抵抗低減に関する研究
  • 2019 - 2021 次世代自動車等の開発加速化に係るシミュレーション基盤構築に関連した研究
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Papers (166)：
  • K. Fukami, K. Fukagata, K. Taira. Super-resolution analysis via machine learning: A survey for fluid flows. Theor. Comput. Fluid Dyn. 2023. 36. 4. 421-444
  • M. Atzori, F. Mallor, R. Pozuelo, K. Fukagata, R. Vinuesa, P. Schlatter. A new perspective on skin-friction contributions in adverse-pressure-gradient turbulent boundary layers. Int. J. Heat Fluid Flow. 2023. 101. 109117
  • M. Morimoto, K. Fukami, R. Maulik, R. Vinuesa, K. Fukagata. Assessments of epistemic uncertainty using Gaussian stochastic weight averaging for fluid-flow regression. Physica D. 2022. 440. 133454
  • Y. Nabae, K. Fukagata. Drag reduction effect of streamwise traveling wave-like wall deformation with spanwise displacement variation in turbulent channel flow. Flow Turbul. Combust. 2022. 109. 4. 1175-1194
  • T. Nakamura, K. Fukagata. Robust training approach of neural networks for fluid flow state estimations. Int. J. Heat Fluid Flow. 2022. 96. 108997
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MISC (132)：
  • Turbulent drag reduction by streamwise traveling waves of wall-normal forcing. Annu. Rev. Fluid Mech. 2024. 56. 45-66
  • K. Fukagata. Reduced order modeling of fluid flows using convolutional neural networks. J. Fluid Sci. Technol. 2023. 18. 1. JFST0002
  • 深潟 康二. 畳み込みニューラルネットワークを用いた流体場の低次元化と欠損情報推定. 日本風工学会誌. 2022. 47. 3. 215-229
  • 深潟 康二. 基礎的な流れ場に対する機械学習の応用. 日本ガスタービン学会誌. 2022. 50. 3. 179-184
  • M. Morimoto, K. Fukami, R. Maulik, R. Vinuesa, K. Fukagata. Model-form uncertainty quantification in neural-network-based fluid-flow estimation. Nagare - J. Jpn. Soc. Fluid Mech. 2022. 41. 2. 89-92
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Patents (1)：
  • 気流制御装置、航空機及び気流制御方法
Books (3)：
  • 細胞療法・再生医療のための培養システム(紀ノ岡・酒井編)
    CMC出版 2010
  • 乱流工学ハンドブック(笠木・河村・長野・宮内編)
    朝倉書店 2009
  • Transition and Turbulence Control
    World Scientific, Singapore 2006 ISBN:9789812564702
Lectures and oral presentations  (536)：
  • オートエンコーダを用いた最小限の非線形性を有する線形システム抽出法の開発
    (第37回数値流体力学シンポジウム)
  • チャネル乱流における残差学習 : データ駆動型SGSモデルの構築に向けて
    (第37回数値流体力学シンポジウム)
  • 流れの量子コンピューティングに向けたイジングマシンへのチェビシェフ・スペクトル法の実装
    (第37回数値流体力学シンポジウム)
  • 半教師あり学習による浮動センサからの状態推定
    (第37回数値流体力学シンポジウム)
  • クエット乱流における主流方向進行波を用いた非相似制御の試み
    (第37回数値流体力学シンポジウム)
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Education (3)：
  • 2000 - 2000 The University of Tokyo Graduate School, Division of Engineering Departmemt of Quantum Engineering and Systems Science
  • 2000 - 2000 Kungliga Tekniska Högskolan Faculty of Engineering Physics Department of Mechanics
  • 1994 - 1994 The University of Tokyo Faculty of Engineering Department of Quantum Engineering and Systems Science
Professional career (3)：
  • PhD (Engineering) (The University of Tokyo)
  • TeknD (Kungliga Tekniska Högskolan (KTH))
  • TeknL (Kungliga Tekniska Högskokan)
Work history (6)：
  • 2015/04 - 現在 Keio University Faculty of Science and Technology Professor
  • 2011/04 - 2015/03 Keio University Faculty of Science and Technology Associate Professor
  • 2007/04 - 2011/03 Keio University Faculty of Science and Technology Assistant Professor
  • 2003/04 - 2007/03 The University of Tokyo Graduate School of Engineering Research Associate
  • 2001/04 - 2003/03 National Institute of Advanced Industrial Science and Technology Energy Technology Research Institute Postdoctoral Fellow (SMART Project)
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Committee career (150)：
  • 2023/10 - 現在 JST創発的研究支援事業 塩見(淳)パネル 創発アドバイザー
  • 2023/04 - 現在 日本機械学会 流体工学部門 技術委員会 委員長
  • 2023/04 - 現在 東京大学生産技術研究所 リサーチフェロー
  • 2023/04 - 現在 日本機械学会 RC-297 カーボンニュートラルに貢献する熱流体技術の開発に向けた産学ネットワーキングのための研究分科会 委員
  • 2022/10 - 現在 日本機械学会 P-SCD419 せん断流の多様な機能の探究と先端科学技術の応用に関する研究分科会(4) 委員
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Awards (22)：
  • 2023/07 - 日本機械学会流体工学部門 一般表彰(貢献表彰)
  • 2023/04 - 日本機械学会賞(論文)
  • 2020/10 - 日本機械学会熱工学部門 講演論文表彰(PRTEC2019)
  • 2020/10 - 日本機械学会熱工学部門 貢献表彰
  • 2019/12 - COMSOL AB COMSOL Conference 2019 Tokyo 優秀口述講演者賞
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Association Membership(s) (10)：
The Japanese Society for Artificial Intelligence ,  日本伝熱学会(HTSJ) ,  American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA) ,  European Research Communities on Flow, Turbulence and Combustion (ERCOFTAC) ,  American Physical Society (APS) ,  Japan Association for Computational Mechanics (IACM) ,  The Japan Society of Mechanical Engineers (JSME) ,  The Japan Society of Fluid Mechanics (JSFM) ,  The Japanese Society for Multiphase Flow (JSFM) ,  European Mechanics Society (EUROMECH)
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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