ディープラーニングを用いた速度場から圧力場の推定の試み

摘要

機械学習の手法の一つである畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて，流体の速度場から同時刻の圧力場を推定することを試み，一つの可能性を示した．具体的には，2層の畳み込み層を持つモデルを考案し，一様流中に迎角をつけて置かれたNACA0012翼上面の，剥離渦の影響が強い非定常領域を対象に，領域内部の各計算格子が持つ速度場2成分に加え物理空間位置2成分の計4種類の情報を入力として，同時刻の圧力場を推定するモデルを構築した．提案したモデルはきわめてシンプルなものではあったが，入力情報から渦起因の負圧位置をおおよそ推定することができることが分かった．一方で推定値については定量的な推定に成功しているとはいえず，また境界に近づくほどその推定精度が下がるという課題も見つかった．