30キーワードデータサイエンス，ビックデータ，ターボ機械，流れ制御，機械学習，流体力学＜データサイエンスを用いた流れ制御＞＜推定したインペラー周りの流れ場＞■?研究概要換気や冷却装置，発電タービン，ジェットエンジンなど、様々なエネルギ伝達装置が流体を媒体としています。これらを流体機械と呼び、我々の研究室では流体機械に関連する研究を行っています。ここでは、データサイエンスを用いた流体機械の能動制御に関する研究を紹介したいと思います。データサイエンスというのは、ビックデータから状態量を推定する技術です。例えていうと、データサイエンスはニュートンの運動方程式からリンゴの軌跡を推定する従来の方法ではなく，リンゴの軌跡のビックデータから新たなリンゴの軌跡を推定する技術です。ビッグデータから抽出した特徴量をもとに状態量を推定することで，物理法則から推定する既存の方法よりも一万倍以上速く状態量を推定することができます。これによって、流体機械の内部流れ場をリアルタイムで再現することができます。■?産業界へのアピールポイント●空力設計●空力制御●流体機械のモニターリングシステム●機械の振動や騒音問題の解決●異常検知姜?東赫（カン ドンヒョク） 准教授大学院理工学研究科 人間支援?生産科学部門 生産科学領域【最近の研究テーマ】●ターボ機械の動特性に関する研究●シンセティックジェットを用いたマイクロ推進機の開発●多孔壁に衝突する噴流特性に関する研究●機械学習による微粒化のモデル化●二つのバブルの相互干渉に関する研究■?実用化例?応用事例?活用例●ビックデータによるターボ機械内部流れの推定●流れの固有モードの抽出●流れの可視化●流れの制御結果から物理法則を導こう！データサイエンスを用いた流れの制御
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