2025年度 (最新) 学院等開講科目工学院機械系機械コース

計算流体力学

開講元: 機械コース
担当教員: 大西領 / 伊井仁志 / 肖鋒
授業形態: 講義
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 木3-4 (W9-324(W933))
クラス: -
科目コード: MEC.F431
単位数: 100
開講時期: 2025年度
開講クォーター: 1Q
シラバス更新日: 2025年4月2日
使用言語: 英語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

計算流体力学は，自然科学および工学における流体現象を扱う上で欠かせない先進的な研究ツールである。この講義では，学部で習得した流体力学及び数値計算の基礎知識をもとに，流体力学における数値計算法を習得し，活用できる能力を身に付ける。

到達目標

本講義では，圧縮性および非圧縮性流れの基本的な数値解法を中心に学習するとともに，その他の高度なトピックも扱う。学生は，数値解法に関する知識を理解するだけでなく，演習などを通して計算コードを開発するスキルも学ぶ。

キーワード

非圧縮性流体、圧縮性流体、数値解析、離散化スキーム、乱流モデル、並列処理、コンピュータシミュレーション、プログラミング、生体流れ

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

本講義では，流体力学の支配方程式，離散化手法及び離散方程式の基礎，圧縮性、非圧縮流れの代表的な数値解法を学習するとともに、生体流れや乱流モデル、高性能計算、機械学習によるデータ駆動型アプローチなど計算流体力学分野の新展開についても紹介する。
授業中、適宜、演習を行う。授業は対面を基本とするが、zoom開催の回もあり得る(第5、6回を予定)。zoom開催の場合には、コラボレーションツールを活用して、質問を受け付ける。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	イントロダクション、流体力学の支配方程式、離散化手法の基礎	流体力学の支配方程式、離散化手法（有限差分法、有限体積法、時間前進法）
第2回	離散方程式の性質、双曲型方程式の数値解法（スカラー）	離散方程式の性質（整合性、安定性、収束性）、スカラー保存則の数値解法（数値保存、数値流束、TVD）
第3回	双曲型方程式の数値解法（システム）と生体流れへの応用	双曲型システムの数値解法（オイラー方程式、流速分離、近似リーマン解法）、一次元血流モデル
第4回	半陰解法による非圧縮性流体の数値解法、	半陰解法による非圧縮性流体の数値解法
第5回	乱流モデリングおよび環境流体シミュレーション (zoom開催)	乱流モデリング（DNS/LES/RANS）、環境流体シミュレーション
第6回	並列計算および環境/工業流体シミュレーションへの応用(zoom開催)	並列処理、高性能計算、環境/工業流体の大規模シミュレーション
第7回	CFDへのAI活用／データ駆動型流体力学の基礎	データ駆動型流体力学、AI、機械学習、PINN

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

なし

参考書、講義資料等

1. Anderson, J.D., Computational Fluid Dynamics - The Basics with Applications; McGraw-Hill, Inc. 1995
2. Hirsch C., Volume 1&2, Numerical Computational of Internal and External Flows; John Wiley & Sons, 2001
3. Ferziger, J.H. and Peric, M., Computational Methods for Fluid Dynamics; Springer, 1999
4. 藤井孝蔵、立川智章：「Pythonで学ぶ流体力学の数値計算法」、オーム社、2020年（in Japanese）
5. 肖鋒，長崎孝夫：「数値流体解析の基礎 - Visual C++とgnuplotによる圧縮性・非圧縮性流体解析」，コロナ社，2020年(in Japanese)

成績評価の方法及び基準

レポート、講義時に出題される課題や、演習、小テストによって総合的に評価する。

履修の条件・注意事項

熱流体力学および数値計算法の基礎を習得している事が望ましい。

その他

ノートPCを使った演習（Google colab）を行う場合もある。事前に知らせる。