2020 年 2020 巻 1 号 p. 20201006
数値流体力学(CFD)の解析結果をConvolutional LSTMを用いて予測する方法を提案する.Convolutional LSTMは畳込みニューラルネットワーク(CNN)と長期短期記憶(LSTM)を組み合わせた手法で,空間情報を保持しながら時系列データを扱うことができる高精度な予測手法である.CFDの解析結果を可視化した画像を用いて学習を行い,その有用性を示す.また、解析で使用する物理量を用いた場合での学習を行い、ある程度の予測結果が得られた.