| Project/Area Number |
19H02085
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 19020:Thermal engineering-related
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
Gotoda Hiroshi 東京理科大学, 工学部機械工学科, 教授 (00434712)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥18,070,000 (Direct Cost: ¥13,900,000、Indirect Cost: ¥4,170,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2019: ¥14,950,000 (Direct Cost: ¥11,500,000、Indirect Cost: ¥3,450,000)
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| Keywords | 燃焼振動 / 複雑ネットワーク / 同期 / 機械学習 / 記号力学 / 燃焼 / 熱工学 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では, 複雑ネットワークや集団同期などの複雑系数理の基礎理論を導入し, 燃焼振動の時空間ダイナミックスと非線形相互作用を解明する. 非線形特性量を機械学習に用いた燃焼振動の新しい予兆検知法を提案し, 情報論的学習理論の視点からも本研究の工学的な応用展開の可能性を探求する.
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| Outline of Final Research Achievements |
We have experimentally elucidated the spatiotemporal dynamics and nonlinear interaction during combustion oscillations in a swirl-stabilized turbulent combustor using a sophisticated complex systems approach based on dynamical systems, symbolic dynamics, synchronization and complex networks. We have also proposed a novel methodology to capture a precursor of combustion oscillations using a support vector machine in terms of machine learning.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
燃焼振動による強い圧力変動が生じると,燃焼器の致命的な破損やライフサイクルの低下を引き起こす.そのため,燃焼振動のダイナミクスの基礎的な解明や予兆検知技術は発電用ガスタービンエンジンや航空エンジンのみならず,ロケットエンジン燃焼器開発においても重要である.本研究で得られた研究成果は,熱工学分野の学理体系化に大きく繋がるものである.
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