永田貴之

(Takayuki Nagata)

特任助教(研究)

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研究テーマ
・センサー位置最適化と地震波動場の再構成

・圧縮性低レイノルズ数流れの基礎特性

・低圧環境における流れの可視化計測

経歴
・2021.03-現在        東北大学 大学院工学研究科 航空宇宙工学専攻 航空システム講座 実験空気力学分野 特任助教 (研究)

・2020.04-2021.03  東北大学 大学院工学研究科 航空宇宙工学専攻 航空システム講座 実験空気力学分野 学術研究員 (JST CREST: 次世代地震計測と最先端ベイズ統計学との融合によるインテリジェント地震波動解析)

・2018.06.01-2018.07.31  Visiting Scholar, Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The University of Virginia

・2018.04.01-2020.03.31  日本学術振興会特別研究員 DC2

・2017.04.01-2020.03.31  東北大学 学際高等研究教育院 博士研究教育院生 (先端基礎科学領域基盤)

・2017.06.01-2017.07.31  東北大学流体科学研究所「流動ダイナミクス知の融合教育研究世界拠点」 リサーチアシスタント

学歴
・2017.04-2020.03  東北大学 大学院工学研究科 航空宇宙工学専攻 博士後期課程

・2015.04-2017.03  東海大学 大学院工学研究科 航空宇宙工学専攻 修士課程

・2011.04-2015.03  東海大学 工学部 航空宇宙工学科 航空宇宙工学専攻

受賞
・2022.11 第54回流体力学講演会/第40回航空宇宙シミュレーション技術シンポジウム 最優秀賞(流体力学部門) (日本航空宇宙学会) 「圧縮性低レイノルズ数流れにおける平板上の層流剥離泡および乱流遷移に対するマッハ数効果の数値的研究」(永田貴之,野々村拓)

・2020.03 東北大学大学院工学研究科長賞 (東北大学)

・2019.09 第51回流体力学講演会/第37回航空宇宙シミュレーション技術シンポジウム 優秀発表賞 (日本航空宇宙学会) 「Reynolds数300-1000の遷音速微粒子周りの流れ場と抵抗係数に対するMach数・Reynolds数効果の考察」(永田貴之,野々村拓,高橋俊,福田紘大)

競争的資金
・2021.04-2023.03    高忠実度な圧縮性混相流シミュレーションに向けた粒子間干渉効果の解明とモデル化 (日本学術振興会: 科研費 若手研究)

・2019.04               宇宙科学振興会国際学会出席旅費支援 (派遣先: AJKFLUIDS2019)

・2018.04-2020.03 球周り流れの数値的・実験的研究に基づく圧縮性混相流モデルの構築と微粒子の影響解明 (日本学術振興会: 科研費 特別研究員奨励費)

・2017.04-2020.03 超音速混相流モデリングに向けた高Mach数・低Reynolds数の球周り流れの現象解明 (東北大学学際高等研究教育院: 博士研究教育院生 研究費)

・2017.05              卓越した大学院拠点「流動ダイナミクス知の融合教育研究世界拠点」 国際会議派遣プログラム (派遣先: AIAA SciTech 2018)

査読付き原著論文
*) Nagata, T., Yamada, K., Nakai, K., Saito, Y., and Nonomura, T. “Randomized group greedy method for data-driven sensor selection,” IEEE Sensors Journal (under revision).

*) Nakai, K., Sasaki, Y., Nagata, T., Yamada, K., Saito, Y., and Nonomura, T., “Nondominated-solution-based multiobjective-greedy sensor selection for optimal design of experiments,” IEEE Transactions on Signal Processing (accepted).

34) Nagata, T., Nakai, K., Yamada, K., Saito, Y., Nonomura, T., Kano, M., Ito, S., Nagao, H., “Seismic wavefield reconstruction based on compressed sensing using data-driven reduced-order model,” Geophysical Journal International, Accepted Manuscript (2022).

33) Nagata, T., Yamada, K., Nonomura, T., Nakai, K., Saito, Y., and Ono, S., “Data-driven sensor selection method based on proximal optimization for high-dimensional data with correlated measurement noise,” IEEE Transactions on Signal Processing, Vol, 70, pp. 5251-5264 (2022).

32) Takahashi, S., Nagata, T., Mizuno, Y., and Nonomura, T., “Effect of particle arrangement and density on aerodynamic interference between twin particles interacting with a plane shock wave,” Physics of Fluids, Vol. 34, 113301 (2022).

31) Iwasaki, Y., Nonomura, T., Nakai, K., Nagata, T., Saito, Y. and Asai, K.. “Evaluation of optimization algorithms and noise robustness of sparsity-promoting dynamic mode decomposition,” IEEE Access, Vol. 10, pp. 80748-80763 (2022).

30) Kasai, M., Nagata, T., Sato, Y., Nonomura, T., and Asai, K., “Optimal gate selection method for lifetime-based PSP measurement with temperature correction,” Measurement Science and Technology, Vol. 33, 095203, (2022). 

29) Nagata, T., Sato, H., Okochi, M., Matsuyama, T., Sugioka, Y., Kasai, M., Kusama, K., Numatam D., Nonomura, T., and Asai, K., “Visualization of pressure and skin-fiction fields on rotating blade under low-pressure conditions,” AIAA Journal, Vol. 60, No. 9, 5422-5435 (2022). 

28) Inoba, R., Uchida, K., Iwasaki, Y., Nagata, T., Ozawa, Y., Saito, Y., Nonomura, T., and Asai, K., “Optimization of sparse sensor placement for predictionof wind direction using time-averaged pressure-sensitive paint data on automobile model,” Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, Vol. 227, 105043 (2022).

27) Ozawa, Y., Nagata, T., Nonomura, T. and Asai, K., “POD-based spatio-temporal superresolution measurement on a supersonic jet using PIV and near-field acoustic data,” Journal of Visualization, Vol. 25, pp. 1169-1187 (2022).

26) Ohmizu, K., Ozawa, Y., Nagata, T., Nonomura, T. and Asai, K., “Demonstration and verification of exact DMD analysis applying to double-pulsed schlieren image of supersonic impinging jet,” Journal of Visualization, Vol. 25, pp. 929-943 (2022).

25) Nagata, T., Nonomura, T., Ohtani, K., and Asai, K., “Schlieren visualization and motion analysis of an isolated and clustered particles after interacting with planar shock,” Transactions of the Japan Society for Aeronautical and Space Sciences, Vol. 65, No. 4, pp. 185-194 (2022).

24) Caros, L., Buxton, O. R. H., Shigeta, T., Nagata, T., Nonomura, T., Asai, K., and Vincent, P. E., “Direct numerical simulation of flow over a triangular airfoil under Martin atmospheric conditions,” AIAA Journal, Vol. 60, No. 7, pp. 3961-3972 (2022).

23) Shigeta, T., Nagata, T., Nonomura, T., and Asai, K., “Enhancement of signal-to-noise ratio of schlieren visualization measurements in low-density wind tunnel tests using modal decomposition,” Journal of Visualization, Vol. 25, pp. 697-712 (2022).

22) Suzuki, K., Inoue, T., Nagata, T., Kasai, M., Nonomura, T., and Matsuda, Y., “Markerless image alignment method for pressure-sensitive paint measurement,” Sensors, Vol. 22, 453 (2022).

21) Komeya, M., Nara, S., Nagata, T., Takahashi, S., Uchida, H., Kimura, H., Fukuda, K., Matsuzaki, J., and Yao, M., “Computational fluid dynamic modeling of renal stones in the renal calyx,” European Medical Journal Urology, Vol. 9, No. 1, pp. 47-48 (2021).

20) Saito, Y., Yamada, K., Kanda, N., Nakai, K., Nagata, T., and Nonomura, T., “Data-driven determinant-based greedy under/oversampling vector sensor placement,” Computer Modeling in Engineering & Sciences, Vol. 129, No. 1, pp. 1-30 (2021).

19) Kasai, M., Sasaki, D., Nagata, T., Nonomura, T., and Asai, K., “Frequency response of pressure-sensitive paints under low-pressure conditions,” Sensors, Vol. 21, No. 9, 3187 (2021).

18) Saito, Y., Nonomura, T., Yamada, K., Nakai, K., Nagata, T., Asai, K., Sasaki, Y., and Tsubakino, D. “Determinant-based fast greedy sensor selection algorithm,” IEEE Access, Vol. 9, pp. 68535-68551 (2021).

17) Nagata, T., Nonomura, T., Nakai, K., Yamada, K., Saito, Y., and Ono, S., “Data-driven sparse sensor placement based on A-optimal design of experiment with ADMM,” IEEE Sensors Journal, Vol. 21, No. 13, pp. 15248-15257 (2021).

16) Loth, E., Daspit, J. T., Hanrahan, M. J., Nagata, T., and Nonomura, T., “Supersonic and hypersonic drag coefficients for a sphere,” AIAA Journal, Vol. 59, No. 8, pp. 3261-3274 (2021).

15) Nakai, K., Yamada, K., Nagata, T., Saito, Y., and Nonomura, T., “Effect of objective function on data-driven greedy sparse sensor optimization,” IEEE Access, Vol. 9, pp. 46731-46743 (2021).

14) Herrero, A. G., Noguchi, A., Kusama, K., Shigeta, T., Nagata, T., Nonomura, T., and Asai, K., “Effects of compressibility and Reynolds number on the aerodynamics of a simplified corrugated airfoil,” Experiments in Fluids, Vol. 62, No. 4, 63 (2021).

13) Okudera, T., Nagata, T., Kasai, M., Saito, Y., Nonomura, T., and Asai, K., “Effect of oxygen mole fraction on static properties of pressure-sensitive paint,” Sensors, Vol. 21, No. 9, 1062 (2021).

12) Kusama, K., Nagata, T., Anyoji, M., Nonomura, T., and Asai, K., “Investigation of Mach number effect on flow over a flat plate at Reynolds number of 1.0 × 104 by schlieren visualization,” Fluid Dynamic Research, Vol. 53, 015513 (2021).

11) Nagata, T., Nonomura, T., Takahashi, S., and Fukuda, K., “Direct numerical simulation of subsonic, transonic and supersonic flow over an isolated sphere up to a Reynolds number of 1000,” Journal of Fluid Mechanics, Vol. 904, A36 (2020).

10) Kasai, M., Sugioka, Y., Yamamoto, M., Nagata, T., Nonomura, T., Asai, K., and Hasegawa, Y., “Characteristic evaluation of chameleon luminophore dispersed in polymer,” Sensors, Vol. 20, No. 9, 2623 (2020).

9) Nagata, T., Noguchi, A., Kusama, K., Nonomura, T., Komuro, A., Ando, A., and Asai, K., “Experimental investigation on compressible flow over a circular cylinder at Reynolds number between 1000 and 5000 by flow visualization and aerodynamic measurements,” Journal of Fluid Mechanics, Vol. 893, A13 (2020).

8) Nagata, T., Kasai, M., Okudera, T., Sato, H., Nonomura, T., and Asai, K., “Optimum pressure range evaluation toward aerodynamic measurements using PSP in low-pressure conditions,” Measurement Science and Technology, Vol. 31, 085303 (2020).

7) Nagata, T., Hosaka, M., Takahashi, S., Fukuda, K., and Obayashi, S., “A simple collision algorithm for arbitrarily-shaped objects in particle-resolved flow simulation using an immersed boundary method,” International Journal for Numerical Methods in Fluids, Vol. 92, pp. 1256-1273 (2020).

6) Nagata, T., Noguchi, A.,  Nonomura, T., Ohtani, K., and Asai, K., “Experimental investigation of transonic and supersonic flow over a sphere for Reynolds number of 103-105 by free-flight tests with schlieren visualization,” Shock Waves, Vol. 30, No. 2, pp. 139-151 (2020).

5) Nagata, T., Nonomura, T., Takahashi, S., Mizuno, Y., and Fukuda, K., “Direct numerical simulation of flow past a transversely rotating sphere up to a Reynolds number of 300 in compressible flow,” Journal of Fluid Mechanics, Vol. 857, pp. 878-906 (2018).

4) Nagata, T., Nonomura, T., Takahashi, S., Mizuno, Y., and Fukuda, K., “Direct numerical simulation of flow around a heated/cooled isolated sphere up to a Reynolds number of 300 under subsonic to supersonic conditions,” International Journal of Heat and Mass Transfer, Vol. 120, pp. 284-299 (2018).

3) Hosaka, M., Nagata, T., Takahashi, S., and Fukuda, K., “Numerical simulation on solid-liquid multiphase flow including complex-shaped objects with collision and adhesion effects using immersed boundary method,” International Journal of Computational Methods and Experimental Measurements, Vol. 6, No. 1, pp. 162-175 (2018).

2) Nagata, T., Nonomura, T., Takahashi, S., Mizuno, Y., and Fukuda, K., “Investigation on subsonic to supersonic flow around a sphere at low Reynolds number of between 50 and 300 by direct numerical simulation,” Physics of Fluids, Vol. 28, No. 5, 056101 (2016).

1) Mizuno, Y., Takahashi, S., Nonomura, T., Nagata, T., and Fukuda, K., “A simple immersed boundary method for compressible flow simulation around a stationary and moving sphere,” Mathematical Problems in Engineering, Vol. 2015, 438086 (2015).

国際会議における発表 (ほか共著45件)
14) Nagata et al., “Investigation of Mach number and relative position effects on aerodynamic interference between two particles by direct numerical simulation,” 75th Annual Meeting of the Division of Fluid Dynamics, Indianapolis, USA, November 2022.

13) Nagata, T. and Nonomura, T., “Implicit large-eddy simulation of subsonic compressible low Reynolds number flow over a flat plate at Re= 20,000,” 75th Annual Meeting of the Division of Fluid Dynamics, Indianapolis, USA, November 2022.

12) Nagata et al., “Data-driven sparse sensor placement based on A-optimal design of experiment with ADMM,” IEEE SENSORS 2022, Texas, USA, October 2022 (invited).

11) Nagata et al., “Extension of low-SNR coherent signal detection method based on spectral matrix analysis by using wavelet transformation and time delay coordinate,” The 14th SEGJ International Symposium, Virtual, October 2021.

10) Nagata et al., “Data-driven sensor selection method using ADMM for a large-scale problem,” Annual Meeting of the APS Division of Fluid Dynamics 2020, K09: 15, Virtual, November 2020.

9) Nagata et al., “Towards application of data-driven sparse sensor placement technique developed in fluid mechanics to seismology,” JpGU-AGU Joint Meeting 2020, S-TT52, iPoster, July 2020.

8) Nagata et al., “Direct numerical simulation of supersonic flow over a counter-rotating vane-type vortex generator implemented on slip wall,” ASME-JSME-KSME Joint Fluids Engineering Conference 2019, AJKFLUIDS2019-5312, California, USA, July 2019.

7) Nagata et al., “Schlieren visualization of transonic and supersonic flow over a sphere at Reynolds number between 103 and 105 through free-flight tests,” 2019 AIAA Aerospace Sciences Meeting, AIAA SciTech Forum, AIAA 2019-2156,  California, USA, January 2019.

6) Nagata et al., “Direct numerical simulation of flow past a sphere at a Reynolds number between 500 and 1000 in compressible flows,” 2018 AIAA Aerospace Sciences Meeting, AIAA SciTech Forum, AIAA 2018-0381,  Florida, USA, January 2018.

5) Nagata et al., “Investigation on wake vortex structure of a heated/cooled rotating particle in compressible flows by direct numerical simulation,” 7th International Conference on Vortex Flows and Vortex Models, Rostock, Germany, September 2016.

4) Nagata et al., “Direct numerical simulation of flow around a rotating sphere at high Mach and low Reynolds numbers condition for supersonic gas-particle flow analysis,” International Conference on Multiphase Flow 2016, Firenze, Italy, May 2016.

3) Nagata et al., “Analysis of the temperature ratio effect on the flow properties of the low Reynolds and high Mach number flow around a sphere,” 54th AIAA Aerospace Science Meeting, 2016-1251, California, USA, January 2016.

2) Nagata et al., “Analysis on flow around a sphere under isothermal condition at high Mach and low Reynolds number flows,” Malaysia-Japan Joint International Conference 2015, 1570216098, Yamaguchi, Japan, November 2015.

1) Nagata et al., “Analysis on flow around a sphere at high Mach number, low Reynolds number and adiabatic condition for high accuracy analysis of gas particle flows,” VI International Conference on Coupled Problems in Science and Engineering Coupled problems 2015, MoA08-3, Venice, Italy, May 2015.

国内学会における発表 (ほか共著58件)
23) 永田貴之,他「データ駆動型低次元モデルを用いた圧縮センシングの地震波動場再構成への適用」,日本地震学会 2022年度秋季大会,北海道,2022年10月.

22) 永田貴之,他「レイノルズ数O(10^3)の正方角柱周り流れにおける臨界マッハ数について」, 流体力学会 年会2022,京都,2022年9月.

21) 永田貴之,野々村拓「圧縮性低レイノルズ数流れにおける平板上の層流剥離泡および乱流遷移に対するマッハ数効果の数値的研究」, 第54回流体力学講演会/第40回航空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム,岩手,2022年6月.

20) 永田貴之,他「データ駆動型低次元モデルとスパース観測による地震波動場再構成手法の提案」, 日本地球惑星科学連合2022年大会,オンライン,2022年5月.

19) 永田貴之,他「直接数値シミュレーションによる二粒子間の流体力学的干渉に対するマッハ数効果および粒子の相対位置効果の解析」, 2021年度衝撃波シンポジウム,オンライン,2022年3月.

18) 永田貴之,他「並列に固定された2粒子間の流体力学的干渉に対する圧縮性効果の評価」, 第35回数値流体力学シンポジウム,オンライン,2021年12月.

17) 永田貴之,他「レイノルズ数O(103)の角柱周り流れに対する圧縮性の効果」, 日本流体力学会 年会2021,オンライン,2021年9月.

16) 永田貴之,他「スペクトル行列解析を用いた低SNR地震動検出手法の時間遅延座標による拡張」, 2021年度統計関連学会連合大会,オンライン,2021年9月 (招待講演).

15) 永田貴之,他「スパース観測による地震波動場再構成に向けたセンサー選択(第二法:データ駆動型低次元モデルに基づく手法法に関する初期検討)」, 日本地球惑星科学連合2021年大会,オンライン,2021年6月.

14) 永田貴之,「多様性を確保した貪欲法によるセンサー選択」, AIRM-IFS-ISM合同ワークショップ2021,オンライン,2021年4月 (招待講演).

13) 永田貴之,野々村拓,「亜音速から超音速における一様剪断流中の球周り流れに対する圧縮性効果の調査 (Re ≤ 300)」, 日本流体力学会年会2019,東京,2019年9月.

12) 永田貴之,他,「Reynolds数300-1000の遷音速微粒子周りの流れ場と抵抗係数に対するMach数・Reynolds数効果の考察」, 第51回流体力学講演会/第37回航空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム,東京,7月,2019年.

11) 永田貴之,他,「自由落下する小球と垂直衝撃波の干渉のシュリーレン可視化および球の抵抗係数の推定」,平成30年度衝撃波シンポジウム,神奈川,2019年3月.

10) 永田貴之,他,「直接数値解析データベースを用いた粒子Reynolds数50–1000の圧縮性流れにおける微小粒子の空力係数および後流渦の解析」,第32回数値流体力学シンポジウム,東京,2018年12月.

9) 永田貴之,他,「バリスティックレンジによるReynolds数103-104オーダーの超音速球周り流れのシュリーレン可視化」,日本流体力学会年会2018,大阪,2018年9月.

8) 永田貴之,他,「バリスティックレンジによるレイノルズ数104オーダーの遷・超音速球周り流れのシュリーレン可視化」,平成28年度衝撃波シンポジウム,宮城,2018年3月.

7) 永田貴之, 他,「圧縮性球周り流れのDNS (500 ≤ Re ≤ 1000)」,第31回数値流体力学シンポジウム,京都,2017年12月.

6) 永田貴之 ,他,「高マッハ数・低レイノルズ数・等温条件下における回転する球周り流れの直接数値解析」, 第29回数値流体力学シンポジウム,福岡,2015年12月.

5) 永田貴之,他,「DNSに基づく低Reynolds数流れにおける球の後流の渦構造に対するMach数・温度比の影響把握」,日本機械学会第93期流体工学部門講演会,東京,2015年11月.

4) 永田貴之,他,「DNSによる高Mach数・低Reynolds数の球周りの流れ場に対するMach数や温度比の影響把握」, 第47回流体力学講演会/第33回航空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム,東京,2015年7月.

3) 永田貴之,他,「高Mach数・低Reynolds数・等温条件下における衝撃波を含む球周りの直接数値解析(Re=300)」,平成26年度衝撃波シンポジウム,群馬,2015年3月.

2) 永田貴之,他,「高マッハ数・低レイノルズ数・断熱条件下における球周り流れ解析」, 第28回数値流体力学シンポジウム,東京,2014年12月.

1) 永田貴之,他,「インフレータブルチューブで構成したウィングを有する飛行機の試作と飛行実証」, 第29回宇宙構造・材料シンポジウム,神奈川,2013年12月.

 

 

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