2018 Fiscal Year Annual Research Report
Global search of the self-repair function by an multi-objective optimization using neural networks
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16K06088
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| Research Institution | Nagasaki University |
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Principal Investigator |
坂口 大作 長崎大学, 工学研究科, 教授 (70244035)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 多目的最適化 / 数値流体力学 / 遠心圧縮機 / 小弦節比翼列ディフューザ / 人工神経回路網 / 遺伝的アルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年の流体機械における設計要件は，設計点における効率のみならず非設計点における安定した運転が求められるようになってきた．従来の設計手法は，剥離を抑制し損失を減らすことに重点が置かれており，非設計点では流れが剥離してサージなどの自励的不安定現象を生じてしまう．本研究では，流れが剥離しても流れ場自身が自動的に自己修復して安定した流れ場を実現する機能を有する形状を探索する．探索システムとして，数値流体解析を効率的に行うことができる多目的最適化設計手法を用い，遺伝的アルゴリズムによる全方位的形状探索とし，さらにメタモデルとしてニューラルネットワークを適用することで効率的な形状探索を行う．
対象とする自動車用ターボチャージャーでは，運転回転数および作動運転流量の範囲が広く，作動流体がディフューザに流入する角度も大きく変化するので，一般的に羽根なしディフューザが採用され，羽根つきディフューザの適用が難しい．しかし，羽根つきディフューザの中でも，弦節比が1.0以下程度である小弦節比翼列ディフューザは，低流量側では側壁に生じる二次流れ効果によって失速が抑制され，広い作動流量範囲を持つ可能性がある．昨年度までの研究成果によれば，シュラウド先端隙間を設けることで二次流れ効果が活性化し，ディフューザの流れ角が大きく変化する場合でも，失速することなく翼型ディフューザが適用できることが示された．
本年度は，さらに広範囲な運転範囲を目指し，ピンチディフューザやシュラウド先端隙間を設計パラメータに組み込み，広い運転流量範囲で作動するディフューザ設計の指針を提案するとともに，研究初年度に開発したインデューサ失速対策としての循環流型ケーシングトリートメントと小弦節比翼列ディフューザを組み合わせ，広い運転流量範囲を持つ遠心圧縮機を提案した．
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