― 12 ―SENAC Vol. 57, No. （3 2024. 7）［JHPCN[JHPCN シンポジウム］
シンポジウム]令和 6 年度 JHPCN 採択課題ポスター紹介
令和 6 年度学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠における当センター利用課題のポスター
6 件をご紹介します。
・jh240009 「環境因子を考慮した非電離放射線ばく露における体温上昇評価」
研究代表者

小寺紗千子(名古屋工業大学)

・jh240013 「線状降水帯の気象場変化に対する応答の解明: WRF アンサンブル計算を用いて」
研究代表者

平賀優介（東北大学）

・jh240049 「NISQ 時代を見据えたバッチ型量子回路シミュレータの開発」
研究代表者
・jh240058「Study on the real effect of non-blocking collective communications」
研究代表者

・jh240072

南里豪志 (九州大学)「メニーコア CPU，GPU の最適なリソース割り当てに関する研究」
研究代表者

・jh240076

高橋慧智(東北大学)

河合直聡(名古屋大学）「直交格子法を用いた複雑な境界を含む大規模流体解析および工学応用」
研究代表者

川本裕樹(東海大学)

令和 6 年度 JHPCN 採択課題ポスター紹介― 13 ―

16th Symposium

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 第16回
回シンポジウムjh240009

環境因子を考慮した非電離放射線ばく露における体温上昇評価
名古屋工業大学 小寺紗千子
平田 晃正 （名古屋工業大学） 滝沢 寛之 (東東北大学サイバーサイエンスセンター)増田 宏 (久久留米大学)，，億田 龍太郎，加藤 将馬，松浦 竜也 (名名古屋工業大学)

研究背景と目的

解析手法

電磁界分布（SAR）

温 度 上 昇 分布(ⅱ) 温度上昇解析

プログラム実行
初期温度の計算

パ ラメー タの 入 力
人体モ デルの指定

体温上昇の計算
発汗モ デルの指定
熱調整機能考慮
解析環境の設定No

設定時間の満了

Yes
解析終了(解析結果の格納)

電波の入力

人体モデル

図１. 解析のフローチャート

これまでの関連成果
 6GHz超では、電波はほぼ皮膚組織に吸収されるため、
皮膚モデリングが重要となる。従来のボクセルモデルでは再現できていなかったより現実に近い皮膚厚みを持
つ高精度な人体モデルを開発した。
 2023年度萌芽型共同研究課題において、準ミリ波帯における全身ばく露解析を行い、深部体温上昇および対応する局所温度上昇を調査した（図２）。
1 GHz

3 GHz

10 GHz25 GHz
皮膚温度
最大位置

0.15

0

Body Surface
Temperature Rise [℃] 計算機上にて、様々な環境を模擬した仮想空間に人体モデルを配置。図１に示したフローチャートに従って、まずは電磁界解析を行い、体内電力吸収量（SAR）を算出、得られたSARを熱源として、生体熱輸送方程式に入力することにより、体温変化や発汗量を計算。
 電磁界解析にはFDTD（Finite-Difference Time-Domain
method）法を用い、吸収境界条件には10層のCPML （Convolutional Perfectly Matched Layer）を適用する。
 電磁界解析におけるモデル分解能は、人体組織内波長の10分の1以下が要求される。例えば、100 GHz超においては、0.1 mmの分解能が要求される。
生体熱輸送方程式を用いる。組織間 温度上昇解析には生の熱熱伝導や体表面から外気への熱熱伝達に加え、体温上
発汗 ，血血流量変化による熱輸送などの温
温熱調
昇に伴う発
整 機 能 （ シ ス テ ム バ イ オ ロ ジ ー ） 、ミミ リ波をはじめとする
非電離放射線吸収による熱発生を考慮し、時間領域有限差分法にて全身の体温変化、発汗量の逐次計算を行う。

生 体 熱 輸 送方 程式(i) 電磁界解析

繰り返し ミリ波帯をはじめとする電電 波 に 対 す る 人 体 安 全 性 について関心が高まっている。
 電波の生体影響は、100 kHz以上では熱作用が支配的（図１）。国際ガイドラインでは、全身ばく露と局所ばく露に対する評価指標が定められている。
 6 GHz超における許容評価指標は、科学的根拠の不足から計算には未だ不足している。
複合 物
 本研究グループでは、これまでに電磁界・熱の複理解析技術を開発。さらに、血血流変化，発汗などの温温熱
生理応答までを考慮可能なシステムバイオロジーを確立してきた。
 ミリ波に対応した高分解能の解剖学的人体数値モデルを開発し、大規模電磁界ー熱混成解析を行うことにより、様
様 々な年齢 ・体型・外 気温な どの因子を包 括的 に考慮 し た 体 温 上 昇 解 析 を行うことで、非電離放射線からの安全性評価を行う。
 これらの評価技術が確立できれば、非電離放射線の一種である太陽光からの影響を高精度に推定可能な熱中症評価システム技術にも応用可能。

SAR

Maxwell方程式

図２. 全身ばく露における体表面温度上昇分布(入射電力密度：10 W/m2)

今年度の研究計画
電電磁界解析プログラムのMPI化
化
電磁界解析コードのMPI化によるAOBA-Sへの実装および最適化について検討を行う。分解能0.1mmの解剖学的人体数値モデルを用いた電磁界解析は、概算で384,900万点の逐次計算を行う必要がある。また、空間分解能要件が異なる電磁界ー熱解析間における最適デー
タ伝達方法について検討を行う。

 様々な暑熱環境課を想定した全身ばく露深部体温解析
様々な暑熱環境を想定した、全身ばく露における電磁界ドシメトリ評価および温度上昇解析を行う。全身ばく露における準ミリ波帯以上の報告は、電磁界ドシメトリ評価に関してもほとんどないため、国際ガイドラインにおいて有用なデータとなる。

Japan High Performance Computing and Networking plus Large-scale Data Analyzing and Information Systems

― 14 ―

SENAC Vol. 57, No. （3 2024. 7）

2024年度課題 線状降水帯の気象場変化に対する応答の解明:
WRFアンサンブル計算を用いて (jh240013)
課題代表者：平賀優介 Yusuke Hiraga (yusuke.hiraga.c3@tohoku.ac.jp)
Department of Civil and Environmental Eng. Tohoku University, Sendai, Japan■ 研究の背景：

JHPCN第16回シンポジウム
July 11, 2024

特に過去の発生事例に限られる，
北海道・東北で顕著である

・ 将来気候下において線状降水帯に伴う降雨量や発生頻度の増加が予測されている．

・ 過去の観測値の外挿でなく，物理モデルにより気候変動下における線状降水帯の最悪シナリオ（L2降雨）の推定ができないか？
申請者らは，2022年東北地方で生じた線状降水帯等を対象に，再現計算(Hiraga et al., 2024)，気候変動に伴う影響評価(Tahara and Hiraga, 2024)，想定最大規模降雨の推定の試み(Hiraga, 2024)に取り組んできた．
最内ドメインを北西から見た図【再現計算の境界条件について相対湿度100%に設定】
48時間降水量[mm]48時間降水量[mm]【再現計算】

Cloud water content
Frozen hydrometeors

最内ドメインを北西から見た図Cloud water content
Frozen hydrometeors

これら取り組みにおいて，線状降水帯は物理パラメータや気象場の変化に特に鋭敏に反応することを発見し，特に大気水分量の増加が必ずしも線状降水帯の雨量の増加につながらないことを発見した．
どのような気象場の変化が線状降水帯による降雨の増加につながる？
⇒気候変動の影響評価や最大クラスの降雨の推定に重要な知見に！

■ 課題と目的：
課題：線状降水帯の気象場変化に対する応答を解明するためには，複数の線状降水帯に対して，様々な気象場の変化を想定した
アンサンブル数値実験が必要になる．しかし，数値シミュレーションのコストが膨大になる点が主な技術的制約となる．
目的： ① WRFモデルによる豪雨シミュレーションの高速化を実現する② 気象場の変化についてアンサンブル計算を効率的に実施するためのモジュールを開発する

東北大学サイバー
サイエンスセンターと共同で実施■ 本課題の進捗：① 東北大学AOBA-S (SX-Aurora TSUBASA)にWRFモデルv4を並列化可能として実装完了
気候変動に伴う様々な熱環境場の変化を想定した線状降水帯の数値計算結果：【再現計算】【気温変化を想定】 【海水面温度変化を想定】 【相対湿度変化を想定】【気温と海水面温度変化を想定】

様々な熱環境場の変化に伴う
線状降水帯の応答を高速に計算可

48時間降水量[mm]② WRFモデルに適用可能かつ高速なアンサンブルデータ同化モジュールの開発を検討
WRFへの適用が可能な，データ同化システムData Assimilation Research Testbed (DART)を基に，
アンサンブルカルマンフィルタを高速に実施できるモジュールをAOBA-S上に実装することを目指す．

■ 今後の展望：・ 初期値アンサンブル気象計算により得られるアンサンブル感度を気象学の観点から解析し，線状降水帯の気象場変化に対する応答を明らかにする．
・ 得られた応答を基に，線状降水帯による降雨の最大化を試みる．物理モデルによる最大クラスの降雨の推定を狙う．
・ 複数のイベントに対して解析を実施し，気象場変化に対する線状降水帯の応答の一般化を試みる．
参考文献：

1) Hiraga Yusuke: Response of Band-shaped Rainfall to Changes in Atmospheric Moisture in Tohoku, Japan- Implications for PMP studies -, AOGS 2024, Korea.
2) Ryotaro Tahara and Hiraga Y.: Climate Change-induced Thermodynamic Effects on Localized Heavy Precipitation: August 2022 Senjo-kousuitai Event in Tohoku, Japan, AOGS 2024, Korea.
3) Hiraga Yusuke, Tahara R., Kazama S.: Sensitivity of simulated heavy rainfall in Northern Japan to WRF physics parameterization schemes, Under Review, 2024.

令和 6 年度 JHPCN 採択課題ポスター紹介― 15 ―

Project ID: jh240049

NISQ時代を見据えたバッチ型量子回路シミュレータの開発
高橋 慧智1, 森 俊夫2
1 東北大学 サイバーサイエンスセンター keichi@tohoku.ac.jp
2 大阪大学 量子情報・量子生命研究センター(QIQB) t.mori.qiqb@osaka-u.ac.jp

研究目的

研究計画

ノイズ耐性量子アルゴリズムや変分量子アルゴリズムの研究開発に資する，多数の量子回路を同時にシミュレート可能なバッチ型量子回路シミュレータの開発を目的とする．量子計算への注目にともない，古典計算機上で量子計算機を再現し，量子アルゴリズムの開発や評価を可能とする量子回路シミュレータが活発に開発されている．シ
ミュレート可能な量子ビット数を拡大するため，様々な工夫が行われているが，これらのシミュレータのほとんどはノイズが存在しない理
想的な量子計算機を再現するものである．

本課題では，NEC SX-Aurora TSUBASAシステム向けに多数の量子回路を同時にシミュレート可能なバッチ型量子回路シミュレータを開発する．具体的には，以下の研究項目に取り組む．

回路ごとに異なるパラメータやノイズ

SV #0
SV #1
SV #0
SV #1

変分量子回路Uin(x)

U(θ)

測定

最適化
アルゴリズム25

SV #0 Im |00>
SV #1 Im |00>
SV #0 Im |01>

20
15
10

SV #1 Im |01>
SV #0 Im |10>
SV #1 Im |10>
SV #0 Im |11>
SV #1 Im |11>

5
0
1×103

1×104
Batch size

1×105

メモリレイアウトの性能比較

from qulacs import QuantumCircuit, QuantumState

from qiskit import QuantumCircuitfrom qiskit_aer import AerSimulator

n=3
circuit = QuantumCircuit(n)circuit.add_H_gate(1)circuit.add_RX_gate(2, 0.1)

qc = QuantumCircuit(2)qc.h(0)qc.cx(0, 1)
qc.save_statevector()state = QuantumState(n)circuit.update_quantum_state(state)

simulator = AerSimulator(method="statevector")state = simulator.run(qc).result().get_statevector()

阪大QulacsのAPI

IBM QiskitのAPI

3. NISQ向け量子アルゴリズムを用いた性能評価
予備的調査 [1]において単一ゲートレベルやランダム量子回路による動作確認と基礎的な性能評価は完了しているが，実際に研究されている
NISQ向け量子アルゴリズムを用いた性能評価が必要である．本課題ではVQAの一種である，量子サポートベクトルマシンや量子ニューラル
ネットワークなどの量子機械学習アルゴリズムを用い，開発するシミュレータの性能評価を実施する．
120

100

A100 80GB
VE Type 30A

100

40

60
50
40
30

1×103
1×104
Batch size

1×105

エラー率=10−2

40
30

0
1×102

1×103
1×104
Batch size

1×105

エラー率=5 ⋅ 10−3

2

1.5

10

10

0
1×102

3

2.5

20

20

NoiselessNoisy (error rate=1e-3)
Noisy (error rate=5e-3)
Noisy (error rate=1e-2)

3.5

50

70

60

A100 80GB
VE Type 30A

60

80

80

4

70

A100 80GB
VE Type 30A9020

パラメータθを更新

AoS
SoA 1
SoA 2

30

2. 多数の量子回路を効率的に表現するためのAPIの設計
ノイズのシミュレーションでは，回路毎に回路中の異なる場所に「ノイズゲート」と呼ばれるゲートを挿入する．また，VQAで用いるパラ
メータ化量子回路では，回路ごとに量子ゲートのパラメータ (回転ゲー
トの回転角度等) を異なる値に設定する．このように多数の回路について，少しずつ異なる回路構成を保持する必要がある．回路間で一致する部分を抽出・共通化して保持するなど，ユーザビリティの高さ，メ
モリ効率の高さ，並列計算方式との親和性等を可能な限り並立できる
APIやデータモデルを設計する．

Runtime [s]入力データ埋め込み

SoA 2

SV #1

35

Probability Density

変分量子アルゴリズムの評価
Variational Quantum Algorithm (VQA) は量子・古典ハイブリッドア
ルゴリズムの一種であり，NISQ量子計算機でも古典計算機に対する優位性を実証できる可能性が期待されている．VQAではパラメータ化された量子回路を繰り返し実行するため，パラメータが異なる多数の量子回路をシミュレートする必要がある．

SoA 1

SV #0

Runtime [s]…

ノイズを有する量子計算機のシミュレーション
NISQ量子計算機を実用化するためには，量子誤り訂正や誤り耐性ア
ルゴリズムなどノイズの影響を抑制するための手法の開発が不可欠である．そのためには実機の量子計算機におけるノイズを再現する必要があるが，従来の密度行列に基づくノイズのシミュレーション手法は時間および空間計算量が大きい．一方，近年提案されたモンテカル
ロ法に基づくシミュレーション手法では，それぞれ異なるノイズを注入した多数の量子回路のアンサンブルにより密度行列を推定する．このような手法の効率的な実装には，多数の回路をシミュレーション
することが必須である．

SV #0 Re |00>
SV #1 Re |00>
SV #0 Re |01>
SV #1 Re |01>
SV #0 Re |10>
SV #1 Re |10>
SV #0 Re |11>
SV #1 Re |11>

SV #1

Runtime [s]CPU/VE/GPU

Re |00>Im |00>
Re |00>Im |00>
Re |01>
Im |01>
Re |01>
Im |01>
Re |10>
Im |10>
Re |10>
Im |10>
Re |11>
Im |11>
Re |11>
Im |11>

SV #0

AoS

多数の量子回路

| 0⟩
| 0⟩
| 0⟩
| 0⟩

Re |00>Im |00>
Re |01>
Im |01>
Re |10>
Im |10>
Re |11>
Im |11>
Re |00>Im |00>
Re |01>
Im |01>
Re |10>
Im |10>
Re |11>
Im |11>

Runtime [s]State Vector #0
State Vector #1

一方，量子計算は萌芽期にあり，短期的にはノイズが大きく量子ビッ
ト数も限定的な量子計算機しか実現できないNoisy IntermediateScale Quantum (NISQ) 時代が続くと考えられている．我々は，
NISQ時代の量子計算機を対象とした量子アルゴリズムの開発には，
次の理由から多数の量子回路を効率的にシミュレートするバッチ型
シミュレータが有用であると考える．

1. バッチ型計算に適する並列化・ベクトル化方式の検討
単一の量子回路のシミュレーションでは状態ベクトルに対する行列ベクトル積を並列化するの一般的だが，多数の量子回路をシミュレー
ションする場合は，さらに回路レベルでの並列性も利用可能である．
これら2階層の並列性を活用し，SX-Aurora TSUBASAのアーキテク
チャに適する並列化およびベクトル化方式を検討する．さらに，状態ベクトルのメモリレイアウトも検討する．

1

0.5

0
1×102

1×103
1×104
Batch size

エラー率=10−3

16-qubitのランダム量子回路をシミュレートするための所要時間

1×105

0

-5

-4

-3

-2
-1
log(2np)012

ビット列の出現確率[1] Keichi Takahashi, Toshio Mori, Hiroyuki Takizawa, “Prototype of a Batched Quantum Circuit Simulator for the Vector
Engine,” Fourth International Workshop on Quantum Computing Software held in conjunction with SC23: The International
Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis, Nov. 2023.

― 16 ―

SENAC Vol. 57, No. （3 2024. 7）

ũŚϮϰϬϬϱϴ

Study on the Real Effect of
Non-Blocking Collective CommunicationsdĂŬĞƐŚŝEĂŶƌŝ;<ǇƵƐŚƵh͘Ϳ͕<ĞŶŐŽ EĂŬĂũŝŵĂ;h͘dŽŬǇŽͿ͕ZŝĐŚĂƌĚsƵĚƵĐ ;'ĞŽƌŐŝĂdĞĐŚ͘Ϳ͕ dĂŬĞƐŚŝ&ƵŬĂǇĂ;,ŽŬŬĂŝĚŽh͘Ϳ͕,ŝƌŽǇƵŬŝdĂŬŝǌĂǁĂ;dŽŚŽŬƵh͘Ϳ͕KƐĂŵƵdĂƚĞďĞ ;h͘dƐƵŬƵďĂͿ͕ĂŝƐƵŬĞdĂŬĂŚĂƐŚŝ;h͘dƐƵŬƵďĂͿ͕dŽƐŚŝŚŝƌŽ,ĂŶĂǁĂ ;h͘dŽŬǇŽͿ͕^ŚŝŶũŝ^ƵŵŝŵŽƚŽ ;h͘dŽŬǇŽͿ͕DĂĚĚĞŐĞĚĂƌĂ >ĂůŝƚŚ;h͘dŽŬǇŽͿ͕ZŝŽzŽŬŽƚĂ;dŽŬǇŽdĞĐŚ͘Ϳ͕dĂŬĂŚŝƌŽ<ĂƚĂŐŝƌŝ ;EĂŐŽǇĂh͘Ϳ͕<ĞŝŝĐŚŝƌŽ&ƵŬĂǌĂǁĂ;<ǇŽƚŽh͘Ϳ͕^ƵƐƵŵƵĂƚĞ;KƐĂŬĂh͘Ϳ͕dĂŬĂƐŚŝ^ŽŐĂ;KƐĂŬĂh͘Ϳ͕zŽƐŚŝǇƵŬŝDŽƌŝĞ ;dĞŝŬǇŽ h͘Ϳ͕ZŝĐŚĂƌĚ'ƌĂŚĂŵ;Es//Ϳ͕DĂƌƚŝŶ^ĐŚƵůǌ;dhDͿ͕ĞŶŐŝƐƵ ůŝƐ;dhDƵŶŝĐŚͿ͕ĞŶŶŝƐ,Ğƌƌ;dhDͿ͕,Ăƌŝ^ƵďƌĂŵŽŶŝ ;KŚŝŽ^ƚĂƚĞh͘Ϳ͕Ăŵŝƌ^ŚĂĨŝ ;KŚŝŽ^ƚĂƚĞh͘Ϳ͕<ĂƵƐŚŝŬ<ĂŶĚĂĚŝ ƐƵƌĞƐŚ ;KŚŝŽ^ƚĂƚĞh͘Ϳ͕EĂƚŚĂŶŝĞů^ŚŝŶĞŵĂŶ ;KŚŝŽ^ƚĂƚĞh͘Ϳ͕ĞŶũĂŵŝŶDŝĐŚĂůŽǁŝĐǌ ;KŚŝŽ^ƚĂƚĞh͘Ϳ͕dƵdƌĂŶ;KŚŝŽ^ƚĂƚĞh͘Ϳ͕^ŚƵůĞŝ yƵ;KŚŝŽ^ƚĂƚĞh͘Ϳ͕ŚĂƌĂƚŚZĂŵĞƐŚ;KŚŝŽ^ƚĂƚĞh͘Ϳ͕&ĞůŝǆtŽůĨ;dhĂƌŵƐƚĂĚƚͿ͕'ĞƌŚĂƌĚtĞůůĞŝŶ ;E,ZͿ͕'ĞƌĂƌĚŽŝƐŶĞƌŽƐͲ^ƚŽŝĂŶŽǁƐŬŝ ;Es//Ϳ͕ƌŽĚǇtŝůůŝĂŵƐ;Es//Ϳ͕zŽŶŐYŝŶ;Es//Ϳ͕&ĂďŝĂŶǌĂƉƉĂ ;dhĂƌŵƐƚĂĚƚͿ͕ǇĞƐŚĂĨǌĂů;E,ZͿ͕dĂŬĞŽEĂƌƵŵŝ;<ǇƵƐŚƵh͘ͿMotivation⚫ ŽůůĞĐƚŝǀĞĐŽŵŵƵŶŝĐĂƚŝŽŶŝƐƚŚĞƐŝŐŶŝĨŝĐĂŶƚĐĂƵƐĞƐŽĨƐĐĂůĂďŝůŝƚǇĚĞŐƌĂĚĂƚŝŽŶŝŶ,W͘⚫ E;EŽŶͲůŽĐŬŝŶŐŽůůĞĐƚŝǀĞĐŽŵŵƵŶŝĐĂƚŝŽŶͿŝƐĞǆƉĞĐƚĞĚƚŽďĞĂŵĞĂŶƐƚŽŽǀĞƌůĂƉƚŚŝƐĐŽůůĞĐƚŝǀĞĐŽŵŵƵŶŝĐĂƚŝŽŶǁŝƚŚĐŽŵƉƵƚĂƚŝŽŶĂŶĚŚŝĚĞƚŚĞĐŽŵŵƵŶŝĐĂƚŝŽŶƚŝŵĞ͕ďƵƚŝƚƐƵƐĞŝƐĐƵƌƌĞŶƚůǇůŝŵŝƚĞĚƚŽĂƐŵĂůůŶƵŵďĞƌŽĨĂƉƉůŝĐĂƚŝŽŶƐ͘⚫ dŚŝƐƉƌŽũĞĐƚƉƌŽǀŝĚĞƐƉƌŽŐƌĂŵŵĞƌƐǁŝƚŚĐŽƌƌĞĐƚŬŶŽǁůĞĚŐĞĂďŽƵƚƚŚĞƵƐĂŐĞĂŶĚƉĞƌĨŽƌŵĂŶĐĞĐŚĂƌĂĐƚĞƌŝƐƚŝĐƐŽĨEĂŶĚƚŚĞĞĨĨĞĐƚŽĨĐŽŵŵƵŶŝĐĂƚŝŽŶŚŝĚŝŶŐŝŶƌĞĂůĂƉƉůŝĐĂƚŝŽŶƐ͘

Topic 1: Available progress methods for NBC on each system⚫ ϰƉƌŽŐƌĞƐƐŵĞƚŚŽĚƐĨŽƌEǁŝůůďĞĞǆĂŵŝŶĞĚŽŶƚŚĞĨŽůůŽǁŝŶŐϴ:,WEƐƵƉĞƌĐŽŵƉƵƚĞƌƐ͘⚫ ŽĐƵŵĞŶƚƐŽĨƚŚĞƵƐĂŐĞǁŝůůďĞƌĞůĞĂƐĞĚĨŽƌĞĂĐŚĂǀĂŝůĂďůĞŵĞƚŚŽĚ͘DĞƚŚŽĚ
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K<
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E'
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K<
K<
K<
K<
K<

Topic 2: Trends of the effect of overlapping by NBC⚫ ĨĨĞĐƚŽĨŽǀĞƌůĂƉƉŝŶŐďǇEĚĞƉĞŶĚƐŽŶǀĂƌŝŽƵƐĐŽŶĚŝƚŝŽŶƐƐƵĐŚĂƐŝŶƚĞƌĐŽŶŶĞĐƚ͕ƉƌŽŐƌĞƐƐŵĞƚŚŽĚ͕WWE;ŶƵŵďĞƌŽĨƉƌŽĐĞƐƐĞƐƉĞƌŶŽĚĞͿ͕ĞƚĐ͘⚫ WƌĞůŝŵŝŶĂƌǇƌĞƐƵůƚƐͲ KǀĞƌůĂƉƉŝŶŐƌĂƚŝŽŽŶd^hDϰ͘Ϭ;K^hDŝĐƌŽͲďĞŶĐŚŵĂƌŬƐ͕DW/ͺ/ĂůůƌĞĚƵĐĞͿͲ KƚŚĞƌĂǀĂŝůĂďůĞŵĞƚŚŽĚƐǁŝůůďĞĞǆĂŵŝŶĞĚŽŶĞĂĐŚƐǇƐƚĞŵ
⚫ /ŶĂĚĚŝƚŝŽŶƚŽƚŚĞŽǀĞƌůĂƉƌĂƚŝŽ͕ƚŚĞĞĨĨĞĐƚƐŽŶƚŚĞƚŽƚĂůĞǆĞĐƵƚŝŽŶƚŝŵĞǁŝůůďĞŝŶǀĞƐƚŝŐĂƚĞĚǁŝƚŚĂŶŽƚŚĞƌďĞŶĐŚŵĂƌŬ͘ϭϲŶŽĚĞƐϭWWE^Yh/ŝŶƐƚƵĚǇ
E'
E'
K<'E</
;ϮϬϮϰ͘ϳΕͿϭϲŶŽĚĞƐϮWWE

Topic 3: Investigation of communication hiding algorithms with NBC⚫ ĞƐĐƌŝƉƚŝŽŶ
ůŐ͘ϭKƌŝŐŝŶĂůW'ůŐ͘ϯWŝƉĞůŝŶĞĚ'<ƌǇůŽǀƐƵďƐƉĂĐĞŝƚĞƌĂƚŝǀĞŵĞƚŚŽĚƐ͕ůŝŬĞŽŶũƵŐĂƚĞ'ƌĂĚŝĞŶƚůŐ͘ϰ
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令和 6 年度 JHPCN 採択課題ポスター紹介― 17 ―

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SENAC Vol. 57, No. （3 2024. 7）-+3&1学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 第回 シンポジウム
年度 一般共同研究課題 MK

直交格子法を用いた複雑な境界を含む大規模流体解析および工学応用
川本 裕樹（東海大学）

目的• 複合的な形状を有する物体，狭い隙間や薄い物体，自由表面を有する流れの現象把握• 様々な問題に適用可能な固気液混相流解析ソルバの開発および工学分野の諸問題への応用

研究体制• 代表者川本 裕樹 東海大• 副代表者佐々木 大輔 大阪公立大 ，滝沢 寛之 東北大 サイバーサイエンスセンター ，落合 成行 東海大• 共同研究者平井 克樹 東海大 ，山崎 佑人 東海大 ，大崎 歩乃花 大阪公立大 ，船田 光星 大阪公立大

研究の特色• 非圧縮性1DYLHU6WRNHV方程式を直交格子法により計算• 符号付き距離関数 /HYHOVHW法 により物体および気液界面を定義• *KRVWFHOOを用いた埋め込み境界法で物体近傍の境界条件を決定• 気液界面には*KRVWIOXLG法を適用し液膜や液滴が混在する流れを考慮• 自動車部品など機械の高効率化に向けた実問題へ応用• 流体構造連成により変形を伴う物体を考慮• 03,と2SHQ03による並列計算への対応
End gap

埋め込み境界法

Top land

CylinderSlidingsurface

Top ringSide
clearance

Piston

自動車エンジン内のピストンリング周辺の混相流解析

変形する柔軟膜翼周りの流れ

今年度の研究内容• ジャーナル軸受隙間内へのマイクロバブルの混入による摩擦低減効果の検討• 軸受の表面テクスチャを考慮した隙間内における潤滑剤の挙動予測• 相変化を伴うヒートパイプ内部の気液二相流解析• 平板翼に配置された複数の突起の影響調査および流れのメカニズムの検討• 流体構造連成解析による柔軟膜翼の空力性能予測

参考文献• 67DNDKDVKLHWDO-RXUQDORI$SSOLHG0DWKHPDWLFV
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