将来型宇宙輸送に向けた革新的スクラムジェットの熱空力解析と統合最適化

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スクラムジェットエンジンとそれを用いた宇宙輸送システムについて、遺伝的アルゴリズムや機械学習に基づく代替モデルによる従来的な最適化手法に加え、GPU（画像処理装置）による超並列演算・深層学習といった情報科学分野の技術を融合したアプローチにより、本研究は当初の構想よりも進展している。極超音速で流入する気流を圧縮・減速する役割を果たすインテークに関し、動圧を一定に保ちながら加速上昇する飛行経路において、複数の作動条件を考慮し圧縮効率や抵抗など複数の性能変数に関する多設計点同時最適化を実施し、ロバストなインテーク設計ならびに性能と物理現象の関連に関する重要な知見を獲得した。圧縮により高温・高圧となった空気に燃料を噴射し着火、燃焼する燃焼器については、噴射孔形状を自由曲線により柔軟に表現し、数値流体解析（CFD）により生成したデータベースで構築したサロゲートモデルを用い、多設計点においてGPU超並列評価により多目的同時最適化を行い、また化学反応モデルの低次元化やスクラムジェット・ロケットを統合した複合サイクルエンジンの燃焼モード遷移に関する研究をJAXAや海外の大学と共同で実施し、有益な洞察を得た。さらにインテーク・燃焼器内の流れ場に関して、低次元化や深層学習を適用し、高速かつ高精度の流れ場予測を実現し、それに基づく性能評価を用いた最適化および感度解析・不確定性解析といった新手法を開発した。ロケットブースターとスクラムジェットを用いた完全再使用型宇宙往還機システムを考案し、空力性能や加熱を考慮した多設計点同時最適化や、打ち上げから上昇加速・分離を経て宇宙空間まで到達するシークエンスについても、空力・推進特性を考慮した飛行経路の多目的同時最適化を実施し、システム全体の成立性に関する検証および分析を行うためのフレームワークを構築し、ロケットのみを用いた宇宙輸送に対する優位性を示した。