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高レイノルズ数空力予測の精度向上を目指した衝撃波/境界層干渉の先進画像計測

冲击波/边界层干涉的先进图像测量旨在提高高雷诺数空气动力学预测的准确性

基本信息

批准号：
22H01684
负责人：
河内俊憲
金额：
$ 11.15万
依托单位：
Okayama University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01684/
关键词：
高レイノルズ数先進レーザ計測非定常空力非定常空気力学

项目摘要

本研究では、レイノルズ数を大きく変化させた条件で、付着境界層や衝撃波-境界層干渉に伴うはく離の詳細なデータを先進画像計測を用いて取得し、これらデータを用いて検証した高忠実な数値計算に機械学習を併用することで、高レイノルズ数流れにおけるはく離の計算モデル構築を目指している。2022年度は大気吸込み風洞を用いて、運動量厚さを代表スケールとしたレイノルズ数で20000程度の付着境界層流れの実験データ（乱流統計量や壁面せん断応力）をPIVに加え、PTVと油膜干渉を新規に導入することで取得した。これに加えて、風洞実験において斜め衝撃波を導入する圧縮ランプの形状の初期検討を行い、予備実験を行った。予備実験では、圧縮ランプによる閉塞、発生した衝撃波と側壁境界層の干渉が問題となり、実験として適切な衝撃波の導入を達成できなかった。2023年度以降、これを改善する。これら実験データの取得に加え、実験に対応するLarge Eddy Simulation（LES）を実施し、三次元数値計算データを取得した。更にLESに斜め衝撃波を導入可能な境界条件を構築した。斜め衝撃波を導入した計算では、まず二次元非粘性数値計算コードにこの境界条件を実装し、生成された衝撃波に対する格子依存性の影響等を調べた。その後、本研究に使用するLESコードへこの境界条件を実装した。これら実験データの取得およびLESの実施に加え、高レイノルズ数流れにおいて壁面せん断応力を予測する数理モデルの構築を、LESを教師データとした深層学習により開始した。現在構築したモデルでは、モデル構築に用いた教師データの近傍時刻では予測精度が高いものの、遠方時刻では予測精度が低下する問題がある。2023年度以降、これを改善し、衝撃波-境界層干渉の数理モデル構築に備える。

This study is based on the conditions of the large-scale transformation and the boundary layer. -Boundary layer stems from the details of the detailed analysis of the advanced image measurement and acquisition by the user,これらデータを用いて検证した高真実なnumerical value calculationにMechanical learningを与用することで、高レイノルズ number flow れにおけるはく里のcalculation モデルconstructed を Eye refers to している. In 2022, the large number of wind tunnels and the amount of exercise are represented by the large number of 20,000-level スケールとしたレイノルズで20,000 levels. The flow statistics (turbulent flow statistics and wall surface breaking force), PIV and oil film drying, new regulations and introduction of new regulations, are obtained.これに加えて, wind tunnel 実験においてskew め撃波を Introduction する姧ランプのShape Initial stage 検question を行い, preparatory 実験を行った. Preparation for 実験では, compressed ランプによる occlusion, 発生した撃波 and lateral wall realm layer のThe problem of drying out the problem is the problem, and the introduction of the wave of the wave is achieved in the appropriate manner. It will be improved from fiscal 2023 onwards.これら実験データのGETに加え, 実験に対応するLarge Eddy Simulation (LES) を実士し, three-dimensional numerical value calculation データをGET した. It is possible to import and construct the boundary condition of LESにskewめ撃撃波を. Oblique め撃 wave を import した calculation では, まず two-dimensional inviscid number value calculation コードにこの environment The boundary condition is the influence of the lattice dependency, the generation of the wave, and the influence of the lattice dependency. Afterwards, this study used the LES' boundary conditions.これら娟験データのGET およびLESの実士に加え、高レイノルズ number flow れにおいてwall surface せんThe prediction of the power of judgment is the construction of mathematics, and the teaching of LES is the beginning of deep learning. Now we are building a new building, and we are building a new building with a new teacher, and the time is approaching. There is a problem with high prediction accuracy and low prediction accuracy at distant times. From fiscal 2023 onwards, we will improve the structure and prepare for the impact of the wave-border layer interference and mathematical construction.