Vol. 63 No. 1 (2026)   新製品·新技術特集
技術論文
プラント機器を低コストで実機投入できる：
機械学習を活用した熱流動場予測モデルの構築

Thermal-Fluid Analysis with Reduced Computational Cost and Improved Accuracy:
Construction of a Genetic-Algorithm-Based Turbulence Model
小田拓央
Takuo Oda
Richard D. Sandberg
小田拓央
Richard D. Sandberg
本報では,複雑な熱流動場の高精度かつ低コストな解析を実現するため,遺伝的アルゴリズムの一種であるGene Expression Programmingを用いてシンボリックな乱流応力及び乱流熱流束モデルを構築する技術を紹介する。適用例として,熱成層現象を対象として,高精度解析結果から乱流モデルを構築し,従来モデル並みの解析コストで高い予測精度を実現した事例を示す。また,現在開発を進めている,試験結果を教師データとするモデル構築手法についても概説する。これらの技術は,製品開発における解析負荷の低減と予測精度向上を両立する基盤技術として期待される。

三菱重工技報