Development of prediction method for propeller blade performance by neural network and application to propeller design support tool

神经网络螺旋桨叶片性能预测方法的开发及其在螺旋桨设计支持工具中的应用

• 批准号: 19560798
• 负责人: ANDO Jun
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2007 至 2008
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19560798/
• 关键词: 翼型; プロペラ; ニューラルネットワーク; 粘性抗力; 境界層理論; キャビテーション

原型プロペラの幾何形状およびその他幾つかの設計パラメータを入力するだけでキャビテーション等の制約を考慮しつつプロペラ性能が最高となるようなプロペラ幾何形状を自動的に求めようとする設計支援ツールに、様々な翼型の境界層計算結果を学習させたニューラルネットワークにより翼型の粘性抗力係数を短時間に推定できるような翼型性能の簡易推定法を組み込んで、計算時間の増大を招くことなくツールの信頼性を高めた。

Prototype プ ロ ペ ラ の geometry お よ び そ の him several つ か の design パ ラ メ ー タ を す into force る だ け で キ ャ ビ テ ー シ ョ ン の restrain を consider し つ つ プ ロ ペ ラ performance が highest と な る よ う な プ ロ ペ ラ geometry を automatic に o め よ う と す る design support ツ ー ル に, others 々 な airfoil の boundary layer calculation results を learning さ せ た ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク に よ り airfoil の viscous resistance coefficient を short time presumption に で き る よ う な airfoils performance の simple estimate を group み 込 ん で, large computing time の raised を recruit く こ と な く ツ ー ル の letter 頼 を high め た.

项目成果

簡便なパネル法による定常プロペラキャビテーションの計算

使用简单面板法计算稳定螺旋桨空化

• 发表时间: 2008
• 期刊: 日本船舶海洋工学会論文集 第7号
• 作者: 金丸崇;安東潤
• 通讯作者: 安東潤

簡便なパネル法による非定常プロペラキャビテーションの計算

使用简单面板法计算非定常螺旋桨空化

• 发表时间: 2009
• 期刊: 日本船舶海洋工学会論文集 第9号(印刷中)
• 作者: 金丸崇;安東潤
• 通讯作者: 安東潤