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記号力学に基づく非線形時系列解析を用いた、乱流の新しい解析手法構築と制御への挑戦

基于符号力学的非线性时间序列分析构建新的湍流分析方法和控制的挑战

基本信息

批准号：
21K18685
负责人：
守裕也
金额：
$ 4.16万
依托单位：
The University of Electro-Communications
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-07-09 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

流体輸送機器におけるエネルギー損失は乱流が一つの原因である.抵抗を減らすには乱流低減が必要であるが、その強い非線形性により予測し制御することは難しい.例え何らかの制御が効いたとしても、従来の研究が線形ベースの解析手法を用いているため本質的なメカニズムが不明である場合も多い。一方、近年進歩が著しい複雑系科学分野では、情報量という視点から見た非線形現象の解析が盛んである。情報量は、乱雑さを測る尺度である情報エントロピーを用いて定量的に評価されるため、複雑な時系列の波形を持つ乱流の解析に適しているはずである。そこで本研究ではこれまで線形理論に基づいて解析されてきた乱流場を、記号力学に基づく非線形時系列解析により調査し、さらに予測及び制御手法を構築することを目的とする.非線形性を考慮に入れた情報量を用いることで、乱流予測や制御の研究分野を大きく転換させる潜在性を有している。そもそも乱流の本質は強い非線形性であり、解析手法も非線形性を考慮に入れるのは自然である。しかし非線形性を考慮に入れた解析はこれまでに多く実施されておらず、本研究は芽生え期の研究に当たる.本年度は、昨年度に引き続き平行平板間乱流の情報量の空間分布について調べ、情報量として推移ネットワークエントロピーを選び、乱流の壁面近傍の各層におけるダイナックスを詳細に調査した．また軌道不安定性に基づく時系列予測を実施し、その精度が十分であることを示した。本研究および本研究に関連して得られた研究成果は、国際会議発表３件（うち招待公演１件）、国内会議発表４件の公表に結びついた。

Fluid conveying machine loss is caused by turbulence. It is necessary to reduce turbulence, and it is difficult to predict it. For example, how to control the system? How to control the system? On the other hand, in recent years, progress has been made in the division of science, information content, viewpoint, analysis of non-linear phenomena, and prosperity. Information quantity, turbulence measurement scale, information quantity, turbulence measurement scale, turbulence measurement scale, turbulence measurement scale, This study is based on the linear theory of chaotic potential flow, symbolic mechanics, non-linear time series analysis, investigation, prediction and control methods. Non-linearity takes into account the amount of information involved, the potential for turbulence prediction, and the potential for control. The nature of turbulence is strong and non-linear. This study was conducted in the bud development stage. The spatial distribution of information quantity of turbulence between parallel plates was investigated in detail in this year and last year. Orbital instability is the basis of time series prediction, the accuracy of which is very high. This study is related to the research results, international conference presentation 3 (1), domestic conference presentation 4