[14p-PB4-1~22] 8 プラズマエレクトロニクス

[14p-PB4-10] Deep Learningによる電気的負性ガス中のBoltzmann方程式解析

〇川口 悟¹、高橋 一弘²、大鎌 広²、佐藤 孝紀²、村上 朝之¹ (1.成蹊大、2.室蘭工大)

キーワード：Boltzmann方程式、深層学習、SF6ガス

我々は，人工ニューラルネットワーク(ANN)の学習によって，流動平衡状態のEVDFに関するBoltzmann方程式を正確に解く新手法を提案した。本手法においては，(1)直交関数列によるEVDFの展開が不要，(2)EVDFの離散化が不要(グリッドレス)，等の特長がある。本発表では，Boltzmann方程式を無次元化することでANNの学習効率を高めるとともに，電気的負性ガスSF₆中の電子輸送解析によって提案手法の有効性を検証した結果について報告する。実効電離係数が負となり，電子付着衝突がEVDFの形状に影響を与える条件においても，提案手法によって適切にEVDFが得られることが確認された。