2025年度　第2回航空宇宙人材育成講演会

題目

The search for the gust-wing interaction ‘textbook’

David E. Rival教授（ブラウンシュバイク工科大学, ドイツ）

リヴァル教授の研究関心は、実験流体力学、データ同化、ネットワーク科学、生物吸入の複合領域にある。2020年、リヴァル教授は1年間のアレクサンダー・フォン・フンボルト研究奨学金を授与され、ミュンヘンで高度なセンシング技術に関する研究を行った。ブラウンシュバイク工科大学に着任する前は、カナダのクイーンズ大学で機械工学の准教授を務め、バイオメカニクス、医学、生物学の同僚と共同研究を行ってきている。例えば、ダルムシュタット工科大学ではトンボの飛行の空気力学に関する博士課程を修了し、マサチューセッツ工科大学では自然界における形状モーフィングに関するポスドクを務め、カルガリー大学では大気センシングに関する研究主任を務めている。

2025年6月30日（月）15:00～16:30

自動化された大量実験により得られる膨大なデータセットを簡潔で代表的な部分集合-「教科書」-に縮約することで、複雑な物理的関係を調べることができるかどうかを議論する。この目的のために、豊富で高次元の物理を特徴とする翼と突風の相互作用の非定常空気力学を考察する。我々は1,000以上の異なるランダムな突風事象を系統的に発生させ、デルタ翼に誘導される非定常荷重を測定するために専用の突風発生装置を利用した。次に大規模なデータベースから、サイズが大きくなるにつれて代表的な部分集合を特定するためにデータ縮約手順を採用し、これを疎な圧力測定値から空力荷重の機械学習モデルの学習データとした。数個の事象から適切に選択された「教科書」は、最大2桁大きいランダムな訓練セットに匹敵する予測精度を達成でき、フルスケール・データの本質的な情報を捕捉し、モデリングの効率と解釈可能性を向上させた。我々の方法論は物理データを最大限の情報量を持つ部分集合に圧縮する可能性を証明している。

※講演会の録画、録音等は固くお断りいたします。

国立大学法人東海国立大学機構

岐阜大学　航空宇宙生産技術開発センター/名古屋大学　フライト総合工学教育研究センター

2025年6月23日（月）正午