2025S-GS18-3 リザバーコンピューティングによるツインラダー周りの流れ場予測

抄録

船舶における操縦運動性能推定の効率化・高速化を進めるために，単純化した二次元ツインラダーモデルを用いて流体解析を実施し，その解析データの一部を教師データとした機械学習モデルを作成した．機械学習モデルは時系列データに対応することができ，かつ1点の観測入力データから流れ場全体の予測が可能なリザバーコンピューティングによって構築した．ラダー形状としては対称翼と平板翼の2種類を用意し，ラダーの運動としては回転角に関して大小の2条件を設定して解析を行なった．本研究で構築した推定モデルは全ての解析条件に対して十分な予測精度を示したが，ラダー形状の変更や運動条件の変化に伴って誘起される流れ場が複雑化すると予測精度が低下することがわかった．