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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†

2024-07-22		後藤(M2)，大石(M1)が 16th World Congress on Computational Mechanics (WCCM2024), Vancouverにて講演を行いました。
2024-06-22		大浦(D2)が第34回乱流制御研究会で最優秀賞(Best Presentation Award)を受賞しました。
2024-04-16		廣田(当時B4，現M1)が日本機械学会関東支部「第63回学生員卒業研究発表講演会」Best Presentation Award（学生優秀発表賞）を受賞しました。
2024-03-25		大石(B4)が慶應義塾大学理工学部機械工学科卒業研究優秀発表賞を受賞しました。
2024-03-13		大石(B4)，佐伯(B4)，髙木(B4)，廣田(B4)，舩井(B4)が日本機械学会関東学生会第63回学生員卒業研究発表講演会（東京）にて講演を行いました。
2024-03-11	Award	髙木(B4)が第33回乱流制御研究会で優秀賞(Outstanding Presentation Award)を受賞しました。
2024-03-07	Out now!	M. Matsuo, K. Fukami, T. Nakamura, M. Morimoto, and K. Fukagata, "Reconstructing three-dimensional bluff body wake from sectional flow fields with convolutional neural networks, SN Comput. Sci. 5, 306 (2024).
2024-03-04		岩澤(M1)が2023年度AICE年次大会（東京）にて発表を行いました。
2024-01-22	Out now!	K. Fukagata, K. Iwamoto, and Y. Hasegawa, "Turbulent drag reduction by streamwise traveling waves of wall-normal forcing," Annu. Rev. Fluid Mech. 56, 69-90 (2024).
2024-01-13	Out now!	Y. Nabae and K. Fukagata, "Theoretical and numerical analyses of turbulent plane Couette flow controlled using uniform blowing and suction," Int. J. Heat Fluid Flow 106, 109286 (2024).
2023-12-22		石瀬(M2)が第32回乱流制御研究会で優秀賞(Outstanding Presentation Award)を受賞しました。
2023-12-17		石瀬(M2)，三浦(M2)，大石(B4)，佐伯(B4)，高木(B4)が第37回数値流体力学シンポジウム（名古屋）にて講演を行いました。
2023-11-21		石瀬(M2)，千田(M2)，三浦(M2)，大道(M1)が APS-DFD 2023 (Washington DC)にて講演を行いました。
2023-11-16	Preprint	T. Ishize, H. Omichi, and K. Fukagata, "Flow control by a hybrid use of machine learning and control theory," arXiv preprint, arXiv:2311.08624 [physics.flu-dyn].
2023-11-16	Preprint	R. Miura and K. Fukagata, "Semi-supervised machine learning model for Lagrangian flow state estimation," arXiv preprint, arXiv:2311.08754 [physics.flu-dyn].
2023-11-16	Preprint	H. Omichi, T. Ishize, and K. Fukagata, "Machine learning based dimension reduction for a stable modeling of periodic flow phenomena," arXiv preprint, arXiv:2311.08765 [physics.flu-dyn].
2023-10-30	Out now!	深潟康二，「機械学習の基礎と流体問題への応用」，ターボ機械 51(11), 10-16 (2023)．