2021年秋の大会

講演情報

一般セッション

III. 核分裂工学 » 305-1 計算科学技術

[3G01-03] 応用シミュレーション

2021年9月10日(金) 09:55 〜 10:50 G会場

座長:酒井 幹夫 (東大)

10:25 〜 10:40

[3G03] Convolutional LSTMによる流動挙動の予測

非定常バックステップ流れへの適用

*鬼頭 理1、前島 啓1、滝脇 賢也1、堀江 英樹1 (1. 東芝ESS)

キーワード:機械学習、深層学習、畳み込みLSTM、数値流体解析

近年、機械学習やディープラーニングを数値解析に適用した研究が急速な発展を遂げている。本研究では流体機器の設計・開発支援を目的として、機械学習の流体解析への適用性検討を進めている。これまでに、定常バックステップ流れについて、画像認識等で広く用いられるオートエンコーダーを用いた流動挙動の評価を実施し、良好な結果が得られている。今回、レイノルズ数の高い非定常バックステップ流れについて、Convolutional LSTMにより学習・予測を行い、良好な結果が得られたので報告する。Convolutional LSTMは、時系列解析で用いられる再帰型ニューラルネットワークであるLSTM(Long short-term memory)に、畳み込み層(Convolutional)を追加して、空間情報を保持するようにした手法である。