2021年11月18日
【受賞/表彰等】酒井研究室 李碩さん (D3) が「化学工学会 第52回秋季大会」においてシンポジウム賞 (プレゼンテーション賞) を受賞されました。
2021年09月24日原子力国際専攻酒井研究室 李碩さん (D3) が「化学工学会 第52回秋季大会」においてシンポジウム賞 (プレゼンテーション賞) を受賞されました。
<受賞した賞の名称と簡単な説明>
シンポジウム賞 (プレゼンテーション賞)
化学工学会 第52回秋季大会において、優れた発表に対して贈られる賞です。
<受賞された研究・活動について>
発表/ポスターのタイトル:
DEMパラメータを同定するためのパラメータ化されたサロゲートモデル
講演概要:
離散要素法(DEM)は、さまざまな工業プロセスにおける粒子の挙動をモデル化する上で、その精度が実証されています。これらのシミュレーションでは、粒子群の挙動は粒子の接触法則に依存します。接触法則の入力パラメータを実験的手法で測定することは困難であり、場合によっては不可能であるため、一般的にこれらのパラメータは経験的に決定されます。本研究では、開発したランチョス適正直交分解(LPOD)に基づいて,データ駆動型のパラメータ化サロゲートモデル(PSM)を開発しました。このモデルでは、DEMのバルク挙動の特徴をLPOD法で捉えることができます。また、放射状基底関数(RBF)に基づいてパラメータ化された空間に多次元補間関数を構築することで、サロゲートモデルを開発しました。静的および動的な応答角テストにおいて、DEMとPSMの結果はよく一致しました。機械学習アルゴリズムSHAPは、現在のPSMで使用することができ、バルクの挙動に対する異なるDEMパラメータの重要性を推定することができます。このアプローチは、DEMの物理的特性を決定するのに役立つ可能性があります。
<今後の抱負・感想>
この度、このような賞をいただき大変光栄に思います。私の研究室のすべてのメンバー、特に段広涛博士と指導教官の酒井幹夫先生に心から感謝したいと思います。今後も、数値シミュレーションに全力で取り組んでいきたいと思います。