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Welcome to Keio Univ. Fukagata Laboratory!†

慶應義塾大学理工学部機械工学科深潟研究室は2007年4月に誕生した、まあまあ中堅 [bigsmile] の研究室です。本研究室では、流体力学のうち、乱流をはじめとする複雑熱流動現象の数値シミュレーション及び数理モデリングに関する研究、さらにはこれら熱流動現象に対する先進的制御手法の開発を行っています。また、制御理論、最適化手法、機械学習、および大規模熱流動シミュレーション技術を統合した熱流体システム設計手法の確立にも取り組んでいます。2021年度からは科研費基盤研究(S)「機械学習を活用した革新的流れ制御パラダイムの創出と実践」（代表：深潟）のもと、機械学習を用いた流れ制御の研究を本格的にスタートしています。

大学院では応用力学・計算力学専修に所属し、国内外の他の研究機関との協力関係のもとに研究を進めています。

研究キーワード：流体力学，流れの制御，乱流，数値シミュレーション，実験，機械学習
学問分野：物理学，計算工学，情報工学，データサイエンス，機械工学，航空工学，自動車工学，エネルギー工学，気象学，環境化学
高校の科目で言うと…：物理基礎，物理，数学（I, II, III, A, B, C），情報（I, II）

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News†

2023-09-09		岩澤(M1)、後藤(M1)が日本機械学会2023年度年次大会（東京）にて発表を行いました。
2023-07-11		大道(M1)、鈴木(M1)が AJKFED 2023 (Osaka) にて講演を行いました。あとついでに深潟が日本機械学会流体工学部門一般表彰（貢献表彰）を受賞しました。
2023-07-07	Conference	深潟が Applied Mathematics Symposium: Artificial Intelligence Meets Fluid Dynamics, India (Online) にて招待講演を行いました。
2023-06-23		久々に理工学部ソフトボール大会が開催され、チーム「ふ。」で出場しました。（負けました…。）
2023-06-17	Out now!	K. Fukami, K. Fukagata, and K. Taira, "Super-resolution analysis via machine learning: A survey for fluid flows," Theor. Comput. Fluid Dyn. (2023). https://doi.org/10.1007/s00162-023-00663-0
2023-06-09	Out now!	深潟康二，「21世紀の流体力学」，慶應義塾大学理工学部「学問のすゝめ」2023-6 (2023).
2023-05-18		三浦(M2)が Keio-Kasetsart Joint Workshop in Mechanical Engineering にて発表を行いました．
2023-05-10	Out now!	大道浩志，千田晃，石瀬健，松尾光昭，深潟康二，〔特集〕注目研究 in CFD36：「DNSデータを用いない機械学習に基づく粒子画像流速測定法の信頼性向上」，ながれ 42, 83-86 (2023).
2023-05-10	Out now!	深潟康二，巻頭言：「第36回数値流体力学シンポジウム報告」，ながれ 42, 50-51 (2023).
2023-04-26	Out now!	K. Fukagata, Review: "Reduced order modeling of fluid flows using convolutional neural networks," J. Fluid Sci. Technol. 18, JFST0002 (2023).
2023-04-20		難波江(卒業生)&深潟の論文が日本機械学会賞（論文）を受賞しました。