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乱流階層構造に基づく格子幅自己認識型モデルの開発

Research Project

Project/Area Number 22K03932
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 19010:Fluid engineering-related
Research InstitutionTokai University

Principal Investigator

福島 直哉  東海大学, 工学部, 講師 (80585240)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywordsラージ・エディ・シミュレーション / 乱流階層構造 / エネルギー輸送機構 / 壁乱流 / 数値流体力学 / ラージ・エデ ィ・シミュレーション
Outline of Research at the Start

計算機の発達から,CAEを用いた熱流体機器の性能向上・最適化が,産業界において実用化されつつある.さらに,乱流熱流動の予測精度が高いラージ・エディ・シミュレーション(LES)が注目を集め,その応用範囲を広げている.本研究では,壁乱流における乱流階層構造とGS-SGS間エネルギー輸送及びその特性の関係を明らかにする.さらに,研究代表者らが開発している,乱流階層構造に基づく格子幅自己認識型モデルを発展させ,様々な乱流場,特に壁乱流において,その有効性を検証するとともに,そのモデルの改良を行い,壁乱流場を高精度かつ低計算負荷で予測可能な格子幅自己認識型モデルを開発する.

Outline of Annual Research Achievements

数値計算におけるハードウェア・ソフトウエアの発達から,産業界において,CAEを用いた熱流体機器の性能向上・最適化が実用化されつつある.さらに,乱流熱流動の予測精度が高いラージ・エディ・シミュレーション (Large Eddy Simulation: LES)が,その応用範囲を広げている.本研究では,まず,壁乱流における乱流階層構造とGS-SGS間エネルギー輸送及びその特性の関係を明らかにする.さらに,研究代表者らが開発している,乱流階層構造に基づく格子幅自己認識型モデルを発展させ,様々な乱流場,特に壁乱流において,その有効性を検証するとともに,そのモデルの改良を行い,壁乱流場を高精度かつ低計算負荷で予測可能な格子幅自己認識型モデルを開発する.
本年度は,壁乱流の乱流階層構造とGS-SGS間エネルギー輸送の関係性を解明するために,昨年度に引き続き,平行平板間乱流の直接数値計算(DNS)データを用いるとともにGS-SGS間エネルギー輸送特性の格子幅依存性,レイノルズ依存性について調査を行った.さらに,曲がりや回転が乱流階層構造及びGS-SGS間エネルギー輸送へ与える影響を明らかにするために,Taylor-Couette乱流のDNSデータを用いてGS-SGS間エネルギー輸送特性について調査を行った.それぞれのDNSデータに適切なフィルターを施し,動的LESを模擬した静的LES用流れ場データを抽出し,乱流階層構造とGS-SGS間エネルギー輸送の関係を調査した.また,それぞれのDNSデータに適切なフィルターを施した静的LESデータを用い,GS-SGS間エネルギー輸送について,各種LESモデルの予測特性について評価を行った.得られたデータ及び知見は,今後,乱流階層構造に基づく格子幅自己認識型モデルを改良,発展させるために活用していく.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

当初の計画通り,平行平板間乱流,Taylor-Couette乱流の直接数値計算(DNS)データを用いて,乱流階層構造とGS-SGS間エネルギー輸送の関係,GS-SGS間エネルギー輸送特性の格子幅依存性を調査するとともに,各種LESモデルの予測特性のフィルター幅と乱流の長さスケールの比への依存性について評価を行うことができたため.一方で,直接数値計算の遂行,動的なLESモデルの評価などにやや遅れが生じているため.

Strategy for Future Research Activity

本年度得られた数値解析によるデータ及び知見と乱流理論などを融合し,平行平板間乱流などの壁乱流においてLES格子幅と乱流スケールの関係についてGS成分を用いて表現,格子幅自己認識型のモデルを構築する.さらに,平行平板間乱流について構築したモデルを用いて動的LESを実行し,各種乱流統計量及びGS-SGS間エネルギー輸送に関する予測精度の検証を行う.様々な壁乱流の直接数値計算のデータについては,各種データベースの活用も検討していく.

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (9 results)

All 2024 2023 2022

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results) Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 4 results)

  • [Journal Article] Low-Dimensional Dynamic Representation of Unsteady Flow Using Convolutional Neural Network2024

    • Author(s)
      Y. Shimoda and N. Fukushima
    • Journal Title

      Proceedings of the 9th Asian Joint Workshop on Thermophysics and Fluid Science

      Volume: - Pages: 171-180

    • DOI

      10.1007/978-981-99-9470-0_20

    • ISBN
      9789819994694, 9789819994700
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Low-dimensional Dynamic Representation of Unsteady Flow using Convolutional Neural Network2022

    • Author(s)
      Y. Shimoda and N. Fukushima
    • Journal Title

      Proc. 9th Asian Joint Workshop on Thermophysics and Fluid Science

      Volume: -

    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] CNN based Mode Decomposition Model with Weight-Shared Decoder for Complex Flows2024

    • Author(s)
      Y. Shimoda and N. Fukushima
    • Organizer
      APS March Meeting 2024
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] CNN-Based Mode Decomposition for Unsteady Flows with Deterministic Latent Space2023

    • Author(s)
      Y. Shimoda and N. Fukushima
    • Organizer
      ASME-JSME-KSME Fluids Engineering Division 2023
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 複雑な非定常流れの特徴抽出のための重み共有型CNNモード分解モデル2023

    • Author(s)
      下田瑶祐,福島直哉
    • Organizer
      第37回数値流体力学シンポジウム
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] Spatio-Temporal Mode Decomposition of Unsteady Flow with Convolutional Neural Network2022

    • Author(s)
      Y. Shimoda and N. Fukushima
    • Organizer
      75th Annual Meeting of the American Physical Society’s Division of Fluid Dynamics
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Low-Dimensional Representation of Unsteady Flow Based on CNN and LSTM2022

    • Author(s)
      Y. Shimoda and N. Fukushima
    • Organizer
      The 15th World Congress on Computational Mechanics
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 畳み込みニューラルネットワークを用いた非定常流れの時空間モード分解2022

    • Author(s)
      下田 瑶祐,福島 直哉
    • Organizer
      第36回数値流体力学シンポジウム
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] CNNを用いた非定常流れ場の低次元動的表現2022

    • Author(s)
      下田 瑶祐,福島 直哉
    • Organizer
      日本流体力学会年会2022
    • Related Report
      2022 Research-status Report

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Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

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