日本金属学会2022年秋期(第171回)講演大会

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一般講演

11.Computational Science » Data Science

[G] Data Science

Wed. Sep 21, 2022 3:05 PM - 5:00 PM Rm. E (D24,2Flr. Build.D)

座長:北嶋 具教(物質・材料研究機構)、小山 敏幸(名古屋大学)

3:05 PM - 3:20 PM

[109] Parameter estimation for fluid flow based on data assimilation

*Kazuto Moriguchi1, Ryo Yamada1, Munekazu Ohno1 (1. Hokkaido Univ.)

Keywords:データ同化、伝熱解析

鋳造は複雑な現象であり、数値計算による解析が行われているが入力する物性値が報告されていない、精度が低いなどの問題が生じる。そこでデータ同化により温度のみから液相の熱膨張係数と動粘度の推定を試みた。

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