エネルギー利用の高効率化のための乱流摩擦抵抗低減手法の提案

高效能源利用湍流摩擦减阻方法的提出

• 批准号: 21J12282
• 负责人: 難波江 佑介
• 金额: $ 0.96万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-28 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21J12282/
• 关键词: 流れの制御; 進行波制御; 直接数値シミュレーション; 乱流; 高レイノルズ数

乱流摩擦抵抗低減のための流れの制御手法の確立は，エネルギー利用の効率化に大きく貢献できると期待されている．特に，壁面変形による主流方向進行波は，再層流化を始めとする大きな抵抗低減効果がこれまでに確認されており，加えて，実験においても抵抗低減効果が確認されていることから，より実装に近い制御手法であると言われている．そこで，この進行波制御についての検証を行った．従来の進行波(一様な進行波)にスパン方向変位を持たせた進行波(ウェーブマシン状進行波)による制御効果の調査を行った．スパン方向波長が小さくなるにつれて抵抗低減率およびエネルギー削減率が小さくなり，全ケースで一様な進行波の場合よりも小さくなった．乱流統計量の比較およびFIK恒等式による解析から，抵抗低減率が最大となった場合(スパン方向波長が最も長い場合)では，ウェーブマシン状の壁面挙動により生成された大規模構造が乱流成分を大きく減少させた一方，この大規模構造による周期成分が抵抗を増加させる方向に働き，抵抗低減効果を低下させることが明らかとなった．しかし，スパン方向に完全に一様でなくとも一定の抵抗低減効果が得られることから，進行波制御の実装可能性が広がったといえる．より高いレイノルズ数における制御効果の調査を行うため，ラージ・エディ・シミュレーション(LES)を用いた一様な進行波の制御効果の調査を行った．最もシンプルなスマゴリンスキーモデルでも，非制御時・制御時の平均流速分布はDNSの結果と良い一致を示した．また，計算コストの関係からDNSによる検証が不可能であった10の3乗オーダーのレイノルズ数下で得られた抵抗低減率は，先行研究で提案された半経験式による抵抗低減率の予測値に概ね一致した値となり，先の半経験式の妥当性が示されたといえる．今後は，高レイノルズ数における詳細な抵抗低減メカニズムの調査を行っていく予定である．

Low turbulence friction resistance reduction の た め の flow れ の の equestrian method established は, エ ネ ル ギ ー using の sharper rate change に big き く contribution で き る と expect さ れ て い る. に, wall - shaped に よ る は mainstream direction of waves, laminar flow is changed again beginning を め と す る big き な resistance low cut sharper fruit が こ れ ま で に confirm さ れ て お り, plus え て, be 験 に お い て も resistance low cut sharper fruit が confirm さ れ て い る こ と か ら, よ り nearly い system be installed に equestrian method で あ る と said わ れ て い る. Youdaoplaceholder0 で で, <s:1> で to conduct wave control に, て て 検 検 license を to conduct った. 従 to の wave (a others な wave) に ス パ ン direction - a を hold た せ た for wave (ウ ェ ー ブ マ シ ン shape wave) に よ る suppression unseen fruit の survey line を っ た. ス パ ン small さ wavelength が く な る に つ れ て resistance low reduction rate お よ び エ ネ ル ギ ー rate cuts が small さ く な り, full ケ ー ス で a others な for wave の occasions よ り も small さ く な っ た. の turbulence statistics compare お よ び FIK identity に よ る parsing か ら, resistance to low reduction rate が biggest と な っ た occasions (ス パ ン direction long wavelength が most も い occasions) で は, ウ ェ ー ブ マ シ ン shape の wall 挙 dynamic に よ り generated さ れ た large-scale tectonic が turbulence component を big き く reduce さ せ た side, こ の large-scale tectonic に よ る cycle component が resistance を raised plus さ せ る direction に 働 き, low resistance decrease working low fruit を さ せ る こ と が Ming ら か と な っ た. し か し, ス パ ン direction に completely に others で な く と も certain の low resistance decrease fruit comes unseen が ら れ る こ と か ら, a series wave imperial の possibility be loaded が hiroo が っ た と い え る. High よ り い レ イ ノ ル ズ number に お け る suppression unseen fruit の survey line を う た め, ラ ー ジ · エ デ ィ · シ ミ ュ レ ー シ ョ ン (LES) を い た a others な wave imperial unseen fruit の の system investigation を line っ た. The most も シ ン プ ル な ス マ ゴ リ ン ス キ ー モ デ ル で も, when the suppression, suppression の average velocity distribution は DNS の results agree good と い を shown し た. ま た, calculate コ ス ト の masato is か ら DNS に よ る 検 card が impossible で あ っ た 10 の 3 乗 オ ー ダ ー の レ イ ノ ル ズ under several で must ら れ た は low resistance reduction rate, leading research proposals で さ れ た half 経 験 type に よ る の low resistance reduction rate can be consistent numerical に almost ね し た numerical と な り, first half の 経 験 type の justice が shown さ れ た と い え る. From now on, high レ は イ ノ ル ズ number に お け る detailed な low resistance reduction メ カ ニ ズ ム の survey line を っ て い く designated で あ る.

项目成果

Drag reduction effect of wave-machine-like traveling waves in turbulent channel flow

湍流河道流中类波机行波的减阻效应

• 发表时间: 2021
• 作者: Yusuke Nabae;Koji Fukagata
• 通讯作者: Koji Fukagata

Bayesian optimization of traveling wave-like wall deformation for friction drag reduction in turbulent channel flow

用于减少湍流通道流中摩擦阻力的行波状壁变形的贝叶斯优化

• DOI: 10.1299/jfst.2021jfst0024
• 发表时间: 2021
• 期刊: Journal of Fluid Science and Technology
• 影响因子: 0.8
• 作者: Y. Nabae and K. Fukagata