| Project/Area Number |
20K14958
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 24010:Aerospace engineering-related
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| Research Institution | Japan Aerospace EXploration Agency |
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Principal Investigator |
Ohmichi Yuya 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 主任研究開発員 (40733168)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | モード解析 / 時系列モデリング / 動的モード分解 / ノイズ処理 / Nonstationary流体現象 / 過渡的流体現象 / 圧縮性流体 / 信号処理 / 非定常流体解析 / 固有直交分解 / 縮約モデル / データ解析 / 特異スペクトル解析 / 非周期現象解析 / 過渡現象解析 / 因果推論 / 非定常流体力学 |
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| Outline of Research at the Start |
航空宇宙機や流体機械の設計のために、流れ場の非定常性をも考慮した空力設計のための技術確立が求められている。非定常流体現象を考慮した設計のためには、流れ場に存在する様々な現象やスケール構造が互いにどのように影響を与えあっているのかを特定することが重要である。しかし、実験や数値計算で得られた３次元非定常流体データから現象やスケール構造を抽出し、それらの間の相互関係の大きさを定量化する手法は未だ存在しない。本研究では、因果推論と縮約モデルの技術を組み合わせることによって、流体データから現象間・スケール間の相互作用を定量化する手法を開発する。
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| Outline of Final Research Achievements |
We conducted research related to the techniques for extracting spatiotemporal patterns from complex fluid data and analyzing interactions between fluid phenomena. The main achievements can be summarized as follows:
(1) We proposed an algorithm for dynamic mode decomposition suitable for data containing noise, and demonstrated its robustness compared to existing methods. (2) We proposed a technique that combines time-delay embedding coordinates of dynamical systems and low-dimensional representation of data to remove significant random noise present in unsteady pressure sensitive paint measurement data. We demonstrated its effectiveness through CFD and experimental data. (3) We proposed modal analysis techniques necessary for analyzing interactions between phenomena in flow fields involving statistically nonstationary phenomena.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は，複雑な流体現象のメカニズム解明や制御・予測を可能とするための研究である．特にデータ解析技術の一つであるモード解析技術の研究開発を実施した．研究成果により，これまで困難であった統計的に非定常な流体現象のデータ駆動型モデリングが可能となると期待される．また，既存のモード解析技術の計算安定性の向上や，モード解析技術を応用した高次元時系列データからのノイズ除去技術も提案した．これらの技術は，例えば非定常感圧塗料と呼ばれる流れ場中の非定常圧力場を計測する技術の計測結果等に活用でき，これまで困難であった大きなノイズを含む流体データの解析が可能となる．
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