本研究では，壁面情報に基づく壁乱流の状態推定を試みた．

具体的には，壁面のせん断応力，および壁面圧力を計測データとして，平行平板間チャネル乱流場の推定を試みた．その結果，過去と未来の計測データを用いることによって著しく推定性能が増加することを確認した．特に，過去の計測情報が推定性能に与える影響が大きく，この事実は，壁面近傍の流体がイジェクションにより壁面遠方へ輸送される運動と大きく関係することを明らかにした．

壁乱流における摩擦抵抗低減を目的として，最適制御理論に基づき大きな空間スケールを持つ壁面吹出し・吸込みの時空間分布の最適化を行った．制御入力に流れ方向またはスパン方向に一様とするような強い制約を与えた場合においても，約17 ～18％の抵抗低減率を得た．制御時の流れ場の解析から，これら2 つの制御入力は全く異なる方法でストリーク構造を操作していることが示唆された．

また，大スケール最適制御入力を開ループ制御則として異なる流れ場に与えた場合の制御効果を調査し，制御投入のある一定時間内における乱流エネルギーの抑制を確認した．

本研究では，進行波状の吹き出し/ 吸い込みを与えた完全発達チャネル乱流場における伝熱促進メカニズムの解析を行った．制御入力の周期性を考慮し，乱流変動を位相平均成分とそれ以外のランダム成分に分解した．これら二成分による非相似伝熱促進への寄与の収支解析を行い，二つの主要なメカニズムを抽出した．また，ランダム成分の非相似伝熱促進への寄与が支配的であることを示すとともに，それは位相平均成分との相互作用によって生じることを明らかにした．

チャネル乱流における主流方向とスパン方向のスケール空間のエネルギー輸送を調べると，乱流エネルギーの一部の成分に逆カスケードが見られた．この逆カスケードに伴う流れの構造を理解するため，負の生成項に関する条件付平均を用いて渦構造を抽出した．条件付平均の速度場では，負の生成項の領域の斜め上に縦渦が示された．縦渦の間にある下降流が壁に衝突することによって水平方向の速度が増加し，その結果水平方向成分のエネルギーの逆カスケードが起こることがわかった．

多重スケールくりこみ摂動展開の方法で，強い圧縮性をもつ電磁流体乱流の乱流相関を解析した結果を示す．平均磁場の誘導方程式での乱流効果を表す乱流起電力には，非圧縮性で見られる通常のダイナモ諸項に加えて，圧縮性に固有の項が現れ，輸送係数が密度分散（密度ゆらぎの大きさ）で表される．特に，平均の密度勾配と磁場の傾きによる項があり，「傾磁場効果」（magnetoclinicity）と名付けられる．傾磁場効果による大規模不安定性について議論する．さらに，傾磁場効果の天体物理学現象での応用も論じる．

乱流モデルを用いて温度成層を伴う格子乱流の数値計算を行う．一般的な格子乱流の場合，温度成層とは安定成層であることがほとんどであるが，本研究では，Thoroddsen et al.（1998）の風洞実験による不安定な線形温度分布を持った流体が正方格子を通過する乱流の統計量を調べる．使用する乱流モデルは，熱拡散係数の輸送方程式を解く独自のモデルである．結果は，その提案したモデルでも実験データを再現することができることを示している．

ヘリシティの空間的に非一様な分布を伴った回転乱流において，統計平均した速度分布が自発的に形成されることが知られている．本研究では速度場の空間的な輸送だけでなく，運動エネルギーの波数空間におけるスケール間の輸送という観点で現象を調べる．空間に関して狭い領域に乱流のエネルギーやヘリシティを注入する周期箱系における回転乱流の数値計算を実行する．その結果，平均速度分布が時間発展する一方で，空間的に一様な方向のみに波数分解したエネルギースペクトルは時間変化しないことが示された．系全体のエネルギーを波数分解して得られるエネルギースペクトルは，外力によってエネルギーを注入しているスケールよりも低波数側において成長していくことが確認できた．

Bounceback は，格子ボルツマン法（LBM）において常用な壁面境界条件である．粗い格子解像度を用いて高レイノルズ数乱流のLBM 解析の際には，Bounceback は壁面における適当なせん断応力を捕捉できないことがある．本研究では，壁関数（Spalding 則）をLBM の境界条件に組み込み，「wall-function bounce （WFB）」境界条件を提案した． WFB 境界は，上述のBounceback の欠点を克服し，壁関数を用いて適当な壁面せん断応力を計算し，局所的な分布関数の修正を通してそのせん断応力を反映する．乱流チャネル流れを用いてLBM によるlarge-eddy simulation を行い，提案した境界の検証を行った．その結果，WFB は壁に適切なせん断抵抗が再現できた．遷移層において，特に第一層格子点の時間平均速度の過小評価を補償し，壁近傍において主流方向の変動風速をも修正した．

本研究はスーパーガウス関数とベイズ推定を組み合わせ，線形発生源を同定する手法を提案した．まず，単純な境界層をCFD (Computational Fluid Dynamics) で解析し，模擬的な測定値と随伴濃度場を取得した．発生源のパラメータを確率的に推定するため，測定された濃度と随伴濃度との差をベイズ定理に従って定式化した．また，スーパーガウス関数を使用し，いくつかの扱いやすい係数によって線源を近似した．結果としては，センサーによって十分な観測情報が提供されれば，事前の発生源の幾何情報なしでも，提案手法により全てのパラメータが推定できた．

深層学習ニューラルネットワークを使って二次元室内非等温気流を予測した．ニューラルネットワークは無次元数Ar 数を入力として受け取り，速度分布と温度分布が出力された．ニューラルネットワークによる予測結果はCFD の結果と一致し，相対誤差は最大8％である．速度分布と温度分布をそれぞれ予測するニューラルネットワークの精度は速度分布と温度分布を同時に予測するニューラルネットワークよりやや高い．CFD 解析は1 ケースあたり1000 秒以上かかるが，ニューラルネットワークの予測は1 ケースあたり0.1 秒である．深層学習による二次元室内非等温気流の高速・高精度な予測が実現できると確認した．

本研究は，スペクトル固有直交分解（SPOD）を用いて，角柱建物モデルの周辺における地表面に近い平面の風速場の乱流構造を解明することを目的としている．SPOD は，固有直交分解（POD）と離散フーリエ変換（DFT）の組み合わせで，最大の運動エネルギーを持っている物理現象を抽出することができる．研究の結果，計算から得られた固有関数は，カルマン渦を含み，色んな渦の時空間構造を示した．また，得られた固有値は，すべての渦の運動エネルギー分布を示し，歩行者空間の快適性が改善できる可能性を示唆した．

本報では，MEC（Marine Environment Committee） Ocean モデルにEcopath 高次生態系モデルを結合させて，女川湾の養殖システムの解析を試みた．まず，観測結果との比較によってモデルの検証を行い，新たに構築されたMEC-Ecopath Ocean モデルの妥当性が概ね確認された．また，異なる種の養殖が生態環境に及ぼす影響を比較した．ギンザケ養殖が行われる時期に溶存酸素，窒素，リン酸の大きな変動が見られたため，マガキ養殖に比べてギンザケ養殖の影響がより大きいことが分かった．今後の課題として，観測結果と計算結果の比較において，十分に一致しない点も見られたので，各パラメータのキャリブレーションなどの詳細な検討が必要である．

本報では前報に引き続き，ギンザケ養殖を対象として養殖による周辺海域の環境変化を見るために，数値シミュレーションを行った．河川からの淡水流入，養殖による負荷等の要因を考慮するとともに，ネスティング手法を取り入れた計算を実施した．その結果，全窒素，全リン，化学的酸素要求量と溶存酸素濃度の季節変動が再現され，養殖海域近傍での水質変化も確認された．また，溶存酸素濃度を見ると，養殖に直ちに影響を及ぼすレベルではなかったことが示された．今後は，養殖負荷モデルの精度向上や底質モデル導入を検討する必要がある．

本研究は乱れを含む主流中に置かれた翼から発生する空力音を対象とし，Large Eddy Simulation（LES）による数値流体解析により，乱れが翼面に流入したときの渦の変形を詳細に調べるとともに，LES 解析結果を音源とした空力音響解析を行い，音場の指向性を調査した．その結果，主流の乱れの中の渦が翼の前縁近傍を通過するときに，淀み点においてアンカリングされた渦が主流の加速に伴い流れ方向に引き伸ばされることが，主流に乱れを含む場合に翼まわりの流れから発生する音が大きくなる本質的な原因であることを明らかにした．

非圧縮，高レイノルズ数流れを対象としたLarge Eddy Simulation（LES）に適用されるオーバーセット手法を改良し，その効果を遠心ポンプ内部流れ解析において検証した．改良した手法では，連続の式を解く行列ソルバー内で圧力を陰的にオーバーセット処理するとともに，オーバーセット境界において速度の連続性を維持するための拘束力を付加した．改良したオーバーセット手法を直径318mm，羽根車12 枚の遠心ポンプ内部流れに適用した．この計算では，羽根車背面流路，ライナーリングおよびバランスピストンといった細隙部の流路を有している．オーバーセット手法の改良により，圧力場の連続性が向上すること，予測したポンプの一般性能が実験データと概ね一致することを確認した．