2020 Fiscal Year Research-status Report
Dimension Reduction Analysis on Combustion Oscillation using Neural Network
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17K06950
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
田辺 光昭 日本大学, 理工学部, 教授 (90291707)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
齊藤 允教 日本大学, 理工学部, 准教授 (20801020)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 燃焼振動 / 深層自己符号化器 / ロケット / トリプルフレーム / 冷炎 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまでに実施してきたロケットエンジンの燃焼振動問題，およびその解析手法の基礎検証目的のトリプルフレームの強制振動問題につき，従来型機械学習であるPOD（固有直行分解）と深層学習を適用したDAE（深層自己符号化器）を用いた解析手法を開発適用し，その振動モードや駆動機構に関する知見をまとめることができ，目的を達成した．
解析手法では，新たにDAEとPODの双方を用いるハイブリッド手法を開発し，検証した．この手法では，当初深層学習では困難と考えていた，モードごとの物理パラメータ同士の相互相関についての空間分布を求めることを達成し，燃焼振動励起の鍵となる圧力-発熱相関の空間分布を明らかにすることを実現するものである．これにより燃焼器内部での振動の駆動箇所を特定することに成功した．さらに新たな振動問題として，温度と化学種濃度が支配的である燃料液滴自発点火時の冷炎振動についても解析を試行し，本研究で開発した深層学習がその機構解明に同様に有効であることを確認した．
ロケットエンジン，トリプルフレーム，冷炎の３つのテーマにつき，それぞれ国際会議でWeb口頭発表を行い，成果公開した．また，コミュニティ内での認知度が高まり，ピアレビューを経た複数の原著論文が受理される状況にまで進展した．深層学習を用いた燃焼ダイナミクス解析全般について，これまでに得られた知見を一般化した非線形ダイナミクスの解析手法として，専門学会誌特集号にて依頼解説記事として公開した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本年度は昨年度までの成果を国際的に公開することを目的としたが，これを達成した．当初の計画ではないが，上記に加えて，提案してきた深層学習を用いる振動解析の手法そのものの改良を行い，より多目的に利用できる手法に改良したことと，計画で適用を予定していなかった別の振動問題にも適用できることを示したことで，この解析手法の高い汎用性を示すに至った．これらが当初の計画を超えて得られた成果と考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度に新たに開拓した解析の適用先である冷炎振動についてはまだ当該分野での認知度が低く，引き続き成果公開と啓蒙活動を行う．ロケット燃焼器の燃焼振動に代表されるように高次元現象を低次元位相空間上で解析する本研究の手法が理論的に高い汎用性をもつことを考慮すると，冷炎振動の分野を含めたより幅広い問題への応用が考えられ，更なる成果創出につながる可能性があると考えている．このため，本手法の適用を試みていない様々な燃焼ダイナミクス問題の解析ついて，適用先を開拓することを目指す．現在冷炎についての共同研究を実施しているいる海外研究機関での講義や次期共同研究企画などについての議論の場を設けるなど，認知度と更なる研究発展に繋がる成果公開・啓蒙活動を行う．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染症の拡大により，国内・国際学会共にWeb開催となったため，旅費等を節約することができた．一方で研究発展はできており，さらなる国際的認知度向上のための講演や共同研究調査の渡航を計画している．
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