エネルギースペクトルの高波数成分に着目したＬＥＳの格子依存性低減メカニズムの解明

Research Project

Project/Area Number	22K12062
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 60100:Computational science-related
Research Institution	Kyushu University
Principal Investigator	安倍賢一九州大学, 工学研究院, 教授 (20315104)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000) Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	乱流 / ラージ・エディ・シミュレーション / サブグリッドスケールモデル / エネルギースペクトル / 計算科学 / 数値流体力学 / 格子依存性
Outline of Research at the Start	本研究では，計算科学分野の中でも学術的に難しいとされる乱流の数値解析において近年注目を集めているラージ・エディ・シミュレーション(LES)に関連して，低コスト（少ない格子点数）で高い予測精度を維持できる可能性が示されている「非等方サブグリッドスケール(SGS)モデル」を研究対象とし，さらなる発展に向けて課題を明らかにするとともに解決策を検討する．特にSGSモデルの格子依存性低減メカニズムに焦点を当て，乱れのエネルギースペクトルの詳細な考察を通してそのメカニズムを解明する．さらに，その知見を踏まえた課題解決への新たな方策を提案し，世界最高のSGSモデルを構築する．
Outline of Annual Research Achievements	非等方SGSモデルで用いるBardinaモデルや修正レナード応力モデルをはじめとする種々のスケール相似則モデルについて，高精度LESデータを用いたアプリオリテストにより詳細な検討を行った．高精度LESデータにフィルタリングを施すことにより，乱れのエネルギースペクトルに着目したSGSモデルの詳細な考察を行い，幾つかの代表的なスケール相似則モデルによるSGS応力が運動量輸送に及ぼす影響について調査を行った．エネルギースペクトルを比較することにより，本研究の主題である「SGSアノーマリー」が発生していることを改めて確認した．さらに，渦度の輸送方程式を利用したエンストロフィの流れ方向成分に相当する量の輸送方程式に着目し，SGS応力の渦度輸送に関する効果を詳細に調査した．今回調査したトップハットフィルターでは，低波数側の影響がSGS応力の統計値に強く現れるため，渦の輸送に関するSGS応力の項については，正解値との相関は修正レナード応力モデルの方がBardinaモデルよりも高いことがわかり，やはり「SGSアノーマリー」が発生していることを確認した．今年度は時間的な制約からトップハットフィルターのみの評価にとどまったが，今後はシャープカットオフフィルターについても検討を行う．これは，単に複数のフィルタリングを試すということではなく，シャープカットオフフィルターは低波数側の影響を低下させることができるため，トップハットフィルターとは異なる傾向が得られる可能性があると考えている．
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 主たる研究施設であるスーパーコンピュータが大変混雑しており，ジョブ待ちが予想以上に長くなったため，大規模計算のための準備の試験的な計算にも遅れが出て，当初予定していた大規模計算が年度内に実施できなかった．
Strategy for Future Research Activity	これまでの計算機事情（特に混雑）に起因する問題を踏まえ，大規模計算の準備で可能なものを手元の小規模計算機でできるだけ済ませるような方策を立てて，研究の効率化を図る．学内でMatlabの契約体制が変わり，すべてのアプリが自由に使えるようになったことから，これまで利用していなかったアプリも導入して，SGSモデルの評価をこれまで以上に効率的に処理する方策を検討する．