ニューラルネットワークによる翼形状からの揚力係数評価技術の開発

抄録

流体力学の大規模数値シミュレーションは、複雑な流体の挙動を詳細に解析するために、非常に多くの計算と時間が必要とされる。そこで、近年では、計算時間の短縮や効率化のために、ニューラルネットワークを用いた計算手法が研究されている。本論文では、翼の形状から揚力係数を予測するニューラルネットワークを開発した。ニューラルネットワークの重みの最適化には、著者らが開発したMOSTを用いている。その結果、翼形状を入力して揚力係数を出力するアルゴリズムについては、誤差を計算したところ平均で0.08となり、誤差が小さいことを確認した。今後、出力値をグラフ化して、迎角に対する揚力係数の変化のグラフと一致するか検証を行う。さらに、翼形状を入力させ、未だ計算されていない揚力係数を予測するアルゴリズムについても検証していく予定である。