Diagnostics of internal and external flows of supersonic nozzle based on nozzle temperature and machine learned jet noise

Research Project

Project/Area Number	24K07307
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 19010:Fluid engineering-related
Research Institution	Kagoshima University
Principal Investigator	片野田洋鹿児島大学, 理工学域工学系, 教授 (40336946)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	超音速流れ / 内部流れ / コールドスプレー
Outline of Research at the Start	本研究では，内部流れの診断に対してはノズル外表面温度を用いる．ノズルの上流から出口まで赤外線（IR）カメラや熱電対で測定した外表面温度を元に内部のガス流動状態（マッハ数，速度，温度，圧力）を診断する．これはノズル出口近傍を除いて現在でも誤差±5%以内でマッハ数分布を診断可能である．この手法をノズル出口近傍と噴流部に拡張するために，流体音を機械学習により解析した結果から，境界層のはく離状態や衝撃波を含む噴流の膨張形態を診断する．対象とする流速はマッハ数0.3程度～超音速とする．内部流動のマッハ数の目標診断精度はノズル出口まで誤差±5％以内，噴流形態の機械学習による目標判定精度は95％以上とする．