振動マランゴニ対流の高抑制制御を実現するための縮約モデル開発

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研究代表者について2022年度に計画した研究内容が4つある。1つめに「数値シミュレーションデータを用いた次元縮約モデル（ROM)の構築」、2つめに「ROM調整用実験データの取得」、3つめに「機械学習を用いたROMの調整」、4つめに「データ同化を用いた流れの予測および物理メカニズムの考察」である。1つめについて、ROMのモデル係数の算出に用いる数値解析プログラムのプロトタイプを完成した。その成果を11月の国際学会にて報告した。2つめについて、マランゴニ対流の３次元流速・温度場を計測し終えた。その成果を国際学術誌に投稿すべく原稿を執筆中である。3つめについて、機械学習によるROM係数の推定を保留して、クロージャーモデルを用いてROMを調整することとした。クロージャモデルに関する文献調査を終え、数値解析プログラムを実装途中である。4つめについて、データ同化に関する基礎的な文献調査を実施し終えた。次に研究分担者の実績を記す。動的モード分解は時系列データを解析する手法であり流体現象のモデル化に用いられる。センサからデータを取得する際にノイズや外れ値が含まれることがあるため、ノイズと外れ値の影響を抑えた推定を行う必要がある。2021年度に全最小二乗法とM推定を用いたノイズと外れ値に対してロバストな動的モード分解を提案し、線形システム対して提案手法の有効性を確認した。2022年度は非線形システムに対して提案手法を適用し有効性を確認できた。