ものづくり● 水素製造過程のデジタルツイン● 水素漏れ検知システムの開発● データサイエンスによるターボ機械の動特性推定および流れの制御● データサイエンスによる排尿流量推定方法の開発56【最近の研究テーマ】産業界へのアピールポイント実用化例・応用事例・活用例姜 東赫（カン ドンヒョク） 准教授大学院理工学研究科 機械科学部門 生産科学領域排尿の様子と音から推定した排尿流量● 流れによる振動と騒音問題● 流れによる異常検知● 流れの制御数値計算の流れ場（上）とデータサイエンスモデルで再現したターボ機械内部流れ場（下）キーワード 流体機械 流体不安定現象 データサイエンス 流れの制御 噴流● 流れの設計● 流れの制御● 流れの推定● ビックデータによる流れの推定● 流れの可視化観測データから流体の状態を推定し、その流れを制御する研究を行っています。具体例として、排尿流量の推定とターボ機械内部状態の推定に関する研究をご紹介いたします。まず、非接触での尿流測定方法として、流体の界面不安定現象を応用しています。具体的には、断面が円形ではなく長楕円形のノズルから液体が流れ出る際、流出直後に長楕円形の断面の長軸と短軸が入れ替わる現象を観察できます。この「アクシススイッチング」と呼ばれる現象は、実際の排尿にも見られ、排尿の波長と尿流量には相関関係が存在します。これにより、波長の時系列データを記録することで、尿流量の推定が可能となります。さらに、波長だけでなく、排尿の幅や音の情報を組み合わせることで、尿流量の推定精度を高めています。加えて、データサイエンスを用いることで、ターボ機械内部の状態量（圧力、流速）を、限られた観測点のデータから精度高く再現しています。観測結果から物理法則を導こう！データサイエンスを用いた流れの推定と制御
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