国立大学法人 東京農工大学/村田研究室
東京農工大学 村田研究室
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東京農工大学 大学院 工学府

機械システム工学専攻
熱流体システム設計分野
村田研究室

Tokyo University
of Agriculture and Technology
Thermal Fluids Engineering Lab.,
Dept. of Mechanical Systems Engineering
Murata Lab.

〒184-8588
東京都小金井市中町2-24-16
[MAIL]
webadmin
[AtMark]mmlab.mech.tuat.ac.jp
機械システム工学科
国立大学法人東京農工大学

卒論配属・進学予定の皆様へ(村田研の概要説明) 2023/09/20 村田更新

村田研では熱流体工学分野の研究を行っています。ジェットエンジン関連の研究が多いですが、必ずしもジェットエンジンに特化した研究をしているわけではなく、広く熱工学と流体工学の知識と経験を取得できるような研究テーマになっています。(下部に卒論・修論テーマ一覧を掲載してあります。また、研究紹介のページも御覧下さい。)

以下に研究室の特徴を挙げます。

1.実験と数値解析、伝熱工学と流体工学、と幅広い分野を幅広い手法で取り扱っています。→偏らない熱・流体工学の知識と経験を取得できます。

2.研究室内の現状報告会(輪講)を月2回程度開催しています。各学生は2回に1回発表することになります。→presentation能力は自然とそして確実に向上します。

3.輪講は岩本研、堀研と合同で行っています。→複数の教員の意見を聞ける良い環境です。

4.年4度英語でも現状報告してもらっています。→英語力と英語でのpresentation能力も自然に身に付きます。

5.その他、計測の不確かさ、関連研究の文献調査など研究室活動をすることで技術者・研究者としての基本的な知識が身に付くようになっています。

6.研究室旅行(年1回)など岩本研、堀研と合同で行っています。(2020-2022年は新型コロナのため中止。2023年再開。)

7.研究室の発表論文はこちらを御覧下さい。(またはメンバーリストから村田の研究者プロフィールを御覧下さい。)

学内者、学外者を問わず見学希望等あれば左に記載のアドレスまでmailして下さい。


2023年度卒論・修論テーマ一覧

翼後縁部フィルム冷却班(混合層と壁面乱流促進の干渉、ディンプルによる伝熱促進、冷却流脈動化)
・ガスタービン翼後縁部フィルム冷却総合性能におけるティアドロップディンプル面回転角度と冷却流脈動化の影響(卒論)(Key words: 非定常法による伝熱計測、赤外線カメラ、三次元熱伝導数値解析による補正)

翼内部冷却班(乱流促進体(ディンプル)と脈動流による伝熱促進)
・ガスタービン翼内部冷却流の脈動化とディンプルによる伝熱促進(修論)(Key words: 非定常法による伝熱計測、赤外線カメラ,三次元熱伝導数値解析による補正)

・RANS, LESを用いた内部冷却流の脈動条件と伝熱面形状最適化に関する研究(修論)(Key words: 数値解析、多目的最適化、応答曲面法、Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS)、Large Eddy Simulation (LES)、スーパーコンピュータ、モード解析(POD))

・3成分PTVと2成分PIVを用いた片側ディンプル面チャネル脈動流の多断面乱流計測とモード解析(修論、卒論)(Key words: 流れの可視化、粒子画像流速計 (Particle Tracking Velocimetry (PTV))、高速度ビデオカメラ2台でのステレオ撮影による速度3成分計測、モード解析(POD))

最適化班(複雑流路形状の多目的最適化、伝熱面形状のトポロジー最適化)
・RANSとLESを用いたLatticework cooling構造の形状最適化(修論)(Key words: 数値解析,固体・流体の熱連成解析,多目的最適化、応答曲面法、Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS)、Large Eddy Simulation (LES)、スーパーコンピュータ)

・随伴解析(アジョイント法)による伝熱面形状最適化(卒論)(Key words: 数値解析,アジョイント法、連成解析,トポロジー最適化、Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS)、並列計算)

熱輸送デバイス班(気液二相流、自励振動型ヒートパイプ、機械学習、深層学習)
・Volume of Fluid(VOF)法を用いた熱輸送デバイスの気液二相内部流動数値解析(修論)(Key words: 数値解析、VOF法、並列計算、相変化、並列細管、蛇行細管、自励振動ヒートパイプ)

・深層学習を用いた熱輸送デバイスの内部流動、壁温、熱輸送量の非定常変化予測(卒論)(Key words: 機械学習、深層学習(Deep Learning)、GPU、並列計算、画像処理、高速度ビデオ、並列細管、蛇行細管、自励振動ヒートパイプ)

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