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Fluid Mechanics Group, Graduate School of Engineering Science, Osaka University

後藤研

研究紹介

最近行っているおもな研究を紹介します。

数値シミュレーション

渦の階層

乱れの中の秩序

乱れた流れの中にも秩序立った構造が存在します。私たちは、この秩序構造に着目することで、乱流の複雑な動力学を簡単に理解することが出来ると考え、さまざまな境界条件下での数値シミュレーションを行っています。

粒子輸送

流れによる輸送現象

一般に流れは物質や熱などを強く輸送する能力を持ちますが、流体中を浮遊する固体粒子群は条件によっては流れにより却って混合を妨げられることもあります。私たちは流れによる輸送現象の系統的な解明を目指した研究を進めています。

粉体混合

粉体混合

ブラジルナッツ効果に代表されるように粉体は混合が困難な物質のひとつです。私たちは流体力学の立場から、粉体の混合現象の解明に向けた数値シミュレーションや室内実験を行っています。

室内実験

歳差実験

よく制御された流れの実験

流体を充填した容器を歳差運動させることで内部に強い乱流を駆動することができるこを見出しました。私たちは、この乱流の維持機構の解明に 挑戦するとともに、その工学応用に向けた研究を進めています。(実験の様子→ YouTube

エマルション

撹拌機の開発

これまでに私たちが行ってきた数値シミュレーション、室内実験および理論研究で得られた知見を活かした新しいタイプの撹拌機の開発に挑戦しています。とくに「水と油の撹拌(エマルションの製造)」などの難しい問題に挑んでいます。

非ニュートン流体

非ニュートン流体の流動現象

水に少量の界面活性剤や高分子を添加するとその流動状態が劇的に変化する現象が知られます。これは添加物の影響で流体が非ニュートン粘性や弾性等の性質をもつことに起因します。その物理の解明を目指した実験や数値シミュレーションを進めています。

局在振動

局在振動

離散系では連続系とは異なった波動振動現象が存在します。とくに、非線形性が強い場合には振動が空間的に閉じ込められる現象が発生することがあります。この現象の解明に向けた室内実験および理論・シミュレーション研究を進めています。

理論研究

機械学習

機械学習を用いた流れの予測と制御

機械学習を用いることで、データから帰納的に流れの予測や制御を行うことができます。私たちは、流れの物理(方程式)による演繹的な方法と、機械学習による帰納的な方法を組み合わせることで、乱流現象の予測や流体混合の最適化に取り組んでいます。

可視化

流れの可視化の物理

透明な空気や水の流れを可視化するためには工夫が必要です。例えば、光を反射する鱗片状微小粒子を流体に分散させると流れの大まかな様子が分かります。私たちはこのような可視化法により流れのどのような性質が捉えられるかを解明しています。

理論

強い非線形性を扱える理論

以上で挙げたような流体力学の緒現象は強い非線形性と非平衡性を併せ持つものばかりです。これらを解析的に扱うことは一般には困難ですが、私たちはそれを可能とするような理論の構築を目指しています。