2018 Fiscal Year Annual Research Report
Shape optimization of a small wind turbine considering uncertainties and its validation
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16K21047
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
山崎 渉 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (50598696)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 不確実性 / 垂直軸型風車 / 最適形状設計 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、高度な不確実性解析技術の開発と共に、その小型風車の形状最適設計への応用を目的としている。不確実性解析技術としては、不確実性の伝播を直接解析するために支配方程式自体を拡張する多項式カオス法に基づく手法や、数個のサンプル点での性能評価値の重みづけ和で不確実性を取り扱うDivided Difference Filter法などについて検討を行い、両手法が古典的なモンテカルロ法に比べ格段に効率的であることを示した。また、それらを形状や運用条件の不確実性などを考慮したロバスト最適設計問題に応用できるように整備し、妥当かつ有益な設計結果を現実的な計算コスト内で得ることができる事を確認した。
風車の形状最適設計については、垂直軸型風車のブレード枚数を1枚または3枚とした場合について両パワー係数値を最大化する多目的最適設計を行い、その最適形状を比較・考察した。これにより、翼間の流れの干渉効果が最適翼形状に与える影響について検討し、その流体力学的メカニズムを明らかにした。最適形状の性能については実験的にも検証を行い、最適設計システムの妥当性も確認する事ができた。
更に開発した手法を用いて、風車の回転数に現実的な不確実性を付与した場合の形状最適設計を行った。従来の決定論的な（不確実性を考慮していない）最適形状に比べ、出力の平均値が大きく、かつ標準偏差の小さいロバストな最適形状群を得る事ができた。この最適形状の流れ場を考察する事により、ロバスト性を向上させるための形状の重要部位およびそれに関連する流体物理現象を明らかにすることができた。得られた最適形状群の有効性については、より綿密な追加実験によって詳細に検証する予定である。
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