2021 Fiscal Year Research-status Report
将来型宇宙輸送に向けた革新的スクラムジェットの熱空力解析と統合最適化
| Project/Area Number |
17K20144
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
小川 秀朗 九州大学, 工学研究院, 准教授 (30817565)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 宇宙輸送 / 流体力学 / 熱力学 / 最適化 / 機械学習 / 極超音速 / 空気吸込式推進 / 水素燃焼 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
スクラムジェットおよびそれを用いた宇宙輸送システムの様々な部位・側面において、これまでの遺伝的アルゴリズムや機械学習に基づく代替モデルによる最適化手法に加え、GPU（画像処理装置）による超並列演算・深層学習といった先進的情報科学技術の積極的導入により、本研究は当初の構想に比して大きく進展した。
極超音速で流入する気流を圧縮・減速する役割を果たすインテークに関し、動圧を一定に保ちながら加速上昇する飛行経路において、複数の作動条件を考慮し圧縮効率や抵抗など複数の性能変数に関する多設計点同時最適化を実施し、ロバストなインテーク設計ならびに衝撃波・境界層を含む流れ場に関する重要な知見を獲得した。さらにインテーク流れ場に関して、低次元化や深層学習を適用し、高速かつ高精度の流れ場予測を実現するとともに、それに基づく性能評価を用いた最適化および感度解析・不確定性解析といった新手法を開発した。
圧縮により高温・高圧となった空気に燃料を噴射し着火、燃焼する燃焼器については、噴射孔形状を自由曲線により柔軟に表現し、数値流体解析（CFD）により生成したデータベースで構築したサロゲートモデルを用い、多設計点においてGPU超並列評価により多目的同時最適化を行い、また化学反応モデルの深層学習による低次元化やスクラムジェット・ロケットを統合した複合サイクルエンジンの燃焼モード遷移に関する研究をJAXAや海外の大学と共同で実施し、有益な洞察を得た。
また、ロケットブースターとスクラムジェットを用いた完全再使用型宇宙往還機システムを考案し、機体全体に関して空力性能や加熱を考慮した多設計点同時最適化や、打ち上げから上昇加速・分離を経て宇宙空間まで到達するシークエンスについても、空力・推進特性を考慮した飛行経路の多目的同時最適化を実施し、システム全体の成立性に関する検証および分析を行うためのフレームワークを構築した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究を構成する数値解析・最適化・風洞実験・システム分析という４つの主要フェーズのうち、数値解析・最適化・システム分析については、高精度数値解析と遺伝的アルゴリズムを組み合わせ、さらにGPU超並列演算・機械学習・深層学習といった先端的手法および情報科学技術を活用し、JAXAや海外の大学・研究機関との連携により、研究計画通りもしくはそれ以上に進捗していると考えている。
一方で、風洞実験に関しては、令和元年より行なっていた九州大学で所有する高速風洞群の高圧空気圧縮機等の修理を含めた設備の更新が令和３年11月に完了したばかりで、それまでは超音速風洞や超音速燃焼風洞は使用できなかったため、JAXA角田宇宙センターにおいて燃料噴射混合の実験や、東北大学・豊田工業大学においてそれぞれ弾道飛行装置と超音速風洞を用いた軸対称衝撃波に関する実験を行うなど、共同研究において外部設備を利用した実験を実施してきたが、新型コロナウイルスの影響により現地での実験への参加・主導が困難で、また実験に必要なヘリウムガスの調達が遅延するといった支障が生じていた。
また、燃料噴射の数値流体解析において、燃料の噴射孔において意図する噴射条件である音速噴射になっていないケースがあることが分かり、比較的計算負荷の高く時間を要する燃料噴射の最適化を再実施する必要が生じ、想定よりも進捗が遅れた（本問題に関しては、数値流体解析ツールの開発元に報告したところ、コードの不具合によるものと判明し、回避措置を講じ、実装済み）。
上述のような状況を総合的にふまえ、令和２年度の進捗状況は「おおむね順調に進展している」とした。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和４年度は、予定していた目標を達成し研究計画を完遂すべく、これまでに開発したアプローチや構築したフレームワーク、先端的最適化・解析アプローチを改善・検証し、さらなる知見の導出と手法の確立を目指す。
機械学習／深層学習により得られた低次元化モデルを用いることにより、（従来のサロゲートモデルによるスカラー量の予測から進展させ）流れ場の高速かつ精確な予測に基づく新しいアプローチによる進化発見的最適化アルゴリズムを開発し、また深層学習の学習結果を用いることによりスクラムジェットの効率的かつロバストな作動に必要な流れ場の条件を供するのに必要な表面形状を推定できる逆設計的手法の開発を推進する。また、燃料噴射ついては、昨年度まで生じていた問題の原因が判明したため、数値解析コード・アルゴリズムを改良して最適化を再実施するとともに、深層学習・自動微分を活用した先進的な最適化・感度分析に関する研究を促進する。
風洞実験については、全学からの予算措置を受けて実施していた高速風洞群の更新再生が令和３年11月に完了し、今年度より超音速風洞を本格稼働できるため、それに向けて形状の選定のための最適化や検証用模型の設計・製作を鋭意進める。また、風洞実験の結果が得られ次第、数値解析の結果と融合できるよう、データ同化を実施するためのコード・ツールの開発を並行して進める。
宇宙輸送システムとしての成立性を分析・検証するため、エンジン・機体を含めたシステム全体の統合を進めるとともに、サロゲート予測を用いたGPUベースのモンテカルロ法および深層学習による予測と統計的手法に基づく不確定性解析・感度分析を実施する。
|
| Causes of Carryover |
次年度が生じた主な要因としては、着任時より高圧空気圧縮機や乾燥機などが故障し使用できなかった超音速風洞・超音速燃焼風洞を含む九州大学所有の高速風洞群の更新再生工事が大規模かつ新型コロナウイルス（COVID-19）の影響を受け時間がかかり（約2年半を要し、令和３年11月に完了）、実験関連の備品の調達や使用料が先送りされていること、COVID-19の影響により国際学会が軒並み中止かオンライン開催となり出張旅費が計上されていないことがあり、今年度は目標の達成に向け、必要なハード・ソフトの整備により研究をさらに進展させ、実験関連の機器の購入や運用に使用する予定である。
|
Research Products
(32 results)
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
[Presentation] Investigation on Viscous and Base Effects in Supersonic Ring Wedge Intake Flowfield2021
Author(s)
Ogawa, H., Fujio, C., Matsunaga, M., Higa, Y., Handa, T. and Ohtani, K.
Organizer
21st International Symposium on Advanced Fluid Information (AFI 2021)
Int'l Joint Research
-
-
-
-
-
-
-
-
-
