2020 Fiscal Year Annual Research Report
データ同化による複雑内部流れ場の非定常三次元流動診断技術の高度化
| Project/Area Number |
18H01373
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
古川 雅人 九州大学, 工学研究院, 教授 (30181449)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森 英男 九州大学, 工学研究院, 准教授 (70362275)
山田 和豊 岩手大学, 理工学部, 准教授 (00344622)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | 内部流れ / CFD / EFD / データ同化 / ターボ機械 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，データ同化手法を用いて実験流体力学(EFD：Experimental Fluid Dynamics)と計算流体力学(CFD：Computational Fluid Dynamics)とが真に融合したEFD／CFD同化解析手法を構築することにより，翼列流れなどの実用問題における複雑な非定常三次元内部流動の高度診断技術を新たに創出することを目的とする．
データ同化技術を用いた流動推定手法に必要となる実験データとして，遷音速遠心圧縮機のディープサージに伴う逆流現象について，感温塗料による光学観測によりその非定常計測データを取得するとともに，そのデータ同化に及ぼす非定常計測の時間分解能について調べた．当該非定常計測データは，国際的にも皆無であったディープサージに関する貴重な計測データであるだけでなく，データ同化において特に計算過程における実験値のノイズの評価に関する有用な情報でもある．
また，前年度に構築した逐次型データ同化手法である，アンサンブルカルマンフィルタを用いた流動推定手法を乱流モデルのパラメータ推定に適用した．具体的には，遷音速タービン翼列流れを対象にして，LES計算結果に基づきk-ω二方程式モデルのパラメータ最適化を行い，データ同化におけるアンサンブル数およびサンプリング領域の影響について調べるとともに，最適化されたパラメータを用いたURANS解析を別の遷音速タービン翼列流れに適用することにより最適結果の汎用性について検討した．
さらに，非逐次型データ同化手法であるAdjoint法をNavier-Stokes方程式のRANS解析に適用するにあたって，陰的時間進行法およびk-ω二方程式乱流モデルを用いた定式化を行うとともに，当該同化手法を遷音速タービン翼列流れのRANS解析における流入境界条件の推定に適用した．
|
| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
Research Products
(6 results)
