弱旋回燃焼器の燃焼振動特性に関する数値的研究

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本年度は，前年度に確立したArtificial Neural Network（ANN）による層流火炎データベースを用いた燃焼数値解析手法（圧縮性Flameletモデル）について，新たな定式化の提案や各熱化学量に対するANNの割り当ておよびハイパーパラメータの調整を行うことで高精度化を達成した．まず，従来の定式化と線形補間（Lerp）による層流火炎データベースを用いる圧縮性Flameletモデルを用いた数値解析の計算性能を向上する二つの定式化（form1，form2）を提案した．form1はエネルギー輸送方程式の熱流束項の各化学種質量分率の空間勾配を連鎖律に基づき分解し計算を効率化する．form2は熱流束項の各化学種の比エンタルピーの空間勾配の総和を連鎖律に基づき分解し化学種数に依存する計算手順を排除する．各定式化とデータベース形式の組み合わせからなる三つの方法（form1-ann，form2-lerp，form2-ann）を提案した．一次元層流対向流拡散火炎の解とANNによる算出値との比較から，form1-annおよびform2-annによる温度の最大絶対誤差が20K未満となることを示した．次に，form2-lerp・form2-annを用い，ドイツ航空宇宙センターのスクラムジェットエンジン試験燃焼器を対象とした数値解析を実施した．従来方法に対しform2-lerpは計算時間を0.878倍に低減し全メモリ使用量を2.97倍に増加させ，form2-annは計算時間を0.946倍および全メモリ使用量を0.508倍に低減することを示した．また，以上の知見をもとに本モデルをFlamelet progress-variable法に拡張すると共に，漸近解析に基づく定式化にも着目し，ANNの適用による計算性能向上が可能であることを見積もった．