Undisturbed Flowを基盤とする流体力の巨視的評価の高精度化

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R3年度までは2つの室内水理実験結果（樹木群模型が直線水路中央に沿って連続的に設置された場合と断続的に設置された場合）を対象としてundisturbed flowを代表速度とする提案手法の適用性を検討し、その範疇では提案手法の有効性を実証できた。しかしながら上述の2ケースでは樹木群密度や樹木群配置パターン（インライン配置/スタガード配置/ランダム配置etc）が同一であるため、提案手法に対するそれらの影響を検討できない。この問題を回避し、より広い条件下で提案手法の有効性を検討するため、研究協力者によって実施・データ提供された、これまでとは別の樹木群模型を過ぎる流れの室内水理実験結果を新たに検討対象として、(i)予備解析の実施と実験結果の再現性の確認、(ii)undisturbed flowの直接評価、(iii)undisturbed flowに基づく抗力係数の算出、(iv)(iii)で得られた抗力係数を用いた巨視的流動解析とその基本性能評価、を実施することとした。R4年度は(i)および(ii)の一部を実施した。また、(ii)のundisturbed flowの直接評価には工学的には許容できない計算コストを要するので、将来的にそのコストを無くすことを目指して、「(v)機械学習の導入」の準備に取り掛かり、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の基礎を身に付けた。今後の展開としては、(ii)に引き続き取り組みながら、その進行状況に合わせて(iii)(iv)および(v)を並行作業で進め、より広範な条件下での提案手法の有効性の実証とコスト削減、最終的には予備解析を実施せずとも(iv)の巨視的流動解析ができる状況を目指す。