Elucidation and modeling of combustion instability in rocket engines in transition critical states

• Project/Area Number: 24K01075
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 24010:Aerospace engineering-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 中谷 辰爾 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (00382234)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 津江 光洋 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (50227360)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2025: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2024: ¥9,880,000 (Direct Cost: ¥7,600,000、Indirect Cost: ¥2,280,000)
• Keywords: ロケットエンジン / 超臨界 / 物理法則を組み込んだ機械学習 / 燃焼不安定性 / メタン

Outline of Research at the Start

液体メタン/液体酸素を推進剤とするロケットエンジン環境における燃焼試験および数値解析を実施する．ピントル型噴射器を有するロケットエンジンモデル燃焼器において，OH*化学発光挙動と高圧力で顕著となるブロードなCO2*等の化学発光に着目し高速度分光や画像測定を行う．燃焼不安定性の遷移現象に対して画像などの観測空間データを低次元の潜在空間に写像し，物理法則を組み込んだ機械学習手法を構築することで，特徴量を抽出しメカニズムを明らかにする．また，乱流燃焼モデルや実在気体効果を考慮し安定した数値解析手法の構築を行う．実験と数値解析により，ロケットエンジン燃焼器内の燃焼ダイナミクスを明らかにする．