作成した解析コードやコードで熱流動現象を評価するためのモデルは、正しい結果を与えるかどうかを確認する必要があります。正しい結果を与えることを確認する手段は、一般的に実験によって得られたデータや理論的に得られる結果と比較することです。私たちは、解析コードの作成と、その正しさを示すために行われる実験は、連携して行うべきであるという考えのもと、必要なデータについても、実験を行うことで取得しています。また、現象を細かく計測するために、必要な計測技術についても独自に開発を行っています。
深層学習に基づいてロッドバンドル内の気泡流を可視化し挙動の理解に繋げています。
粒子状物質内の熱流動データを取得し、溶融物の固化後挙動の理解につなげています。
非定常ボイド率分布や速度分布を計測するための測定技術を開発しています。
三次元界面形状データを実験で取得する技術基盤を構築しました。
三次元界面形状データから噴流の特徴量を計測する技術基盤を構築しました。
複雑な熱流動現象を高精度に予測するためには、単に数値計算を行うだけでなく、現象を支配する物理メカニズムを正しく理解し、それを適切にモデルとして表現することが重要です。私たちは、実験や数値解析を通して得られたデータをもとに、流動・伝熱・相変化といった素過程を定量的に評価し、現象の本質的な理解を進めています。また、その知見に基づいてモデルの構築および改良を行い、実現象を再現可能な解析手法の確立を目指しています。
三次元界面形状データに基づいて現象のメカニズムを評価する技術基盤を構築しました。
ワイヤーメッシュセンサを対象に、電場解析と数値流体解析を組み合わせることで、ボイド率計測に内在する誤差の発生メカニズムを解明しました。
大規模沸騰流の数値解析を可能とするため、VOF法に基づき、気泡生成を境界条件として与える簡易沸騰モデルを開発しました。
蒸気爆発などの圧縮性二相流の高精度解析に向けて、VOF法とGhost Fluid Methodを統合し、保存性とシャープ界面を両立する手法を開発しました。
VOF法に基づき、簡易な実装で高精度な界面輸送を実現するTHINC/AWLIC法を開発し、複雑な多相流の高精度数値解析を可能としました。