データ同化による風洞実験デジタルツイン

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航空機や流体機械の性能評価方法は主に二種類である．一つは，風洞実験である．風洞実験の利点は，実際の飛行状態を模した流れ場を用いて流れの剥離や乱流遷移といった複雑な流動現象を再現できることである．一方で，取得可能なデータに物理的制約があること，模型を風洞内で保持するための支持装置により流れが変化すること (支持干渉) といった欠点が存在する．また，模型製作や風洞の運用コストの高さや，実験期間の長さも大きな欠点である．もう一つは，近年の計算機性能向上に伴い利用され始めた「数値シミュレーション」である．流れのシミュレーション手法は，乱流をモデルで表現するか，流れ場を離散化する格子を細かく設定し流体運動の支配方程式を直接計算するかによって大別される．数値シミュレーションでは計算領域内の全格子に流れ場の物理量が保存されるため，時空間的に非常に多くのデータが得られるという利点がある．しかし，計算精度の高さと計算コストの高さは相関関係にあり，現在航空機の開発をはじめとする工業分野で製品開発など実用的なシミュレーションに使用されるのは計算コストが低いが高い精度は期待できない 乱流モデルを用いたシミュレーションである．実現象に忠実であるが取得可能なデータに限りがある風洞実験と，実現象の再現性は低いが大量のデータを取得可能な乱流モデルを用いたシミュレーションを融合させることで，両者の利点を活かし，欠点を補いあう理想的な流れ場の評価手法「風洞実験デジタルツイン」を実現できると考えられる．本研究では，これを実現させる手法として，データ同化という計測値を用いて数値シミュレーションを統計的に修正する手法を採用し，三次元の流れ場について風洞実験の PIV 計測 によって得られた流れ場の速度分布を計測値として用いたデータ同化による乱流モデルパラメータの最適化を実施した．