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

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。

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。