2020 Fiscal Year Annual Research Report
音響-流れ場同期可視化手法開発と、それを用いた超音速ジェット広帯域騒音の音源探査
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18H01621
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
寺本 進 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (30300700)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡本 光司 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (70376507)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 空力音響 / 超音速ジェット / ロケット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の数値解析では、条件付き抽出を数値解析に適用するために必要な計算コストの見積もりを行った結果、当初の見積もりよりもコストが大きくなることが明らかになったため、低ストローハル数現象を高効率に解析するための手法の整備に取り組んだ。レイノルズ平均流れで用いられるHarmonic Balance法をLarge Eddy Simulationに拡張するための数学的定式化を行い、変動する乱流チャネルに適用して実効性を確認した。
本年度の実験では，狭帯域トーンノイズと広帯域騒音のトリガ検出について，詳細な検討を行った．本解析におけるトリガ現象の検出にはウェーブレット変換を用いているが，その際に用いる母関数としてどのようなものを採用するかは，抽出結果を左右する可能性がある．従来の方法では波数３のMorlet関数を母関数として採用してきたが，これは広帯域騒音現象が渦の運動に伴って間欠的に発生しているという事実を念頭に定めたものである．しかしこの場合，時間的に常に発生していると考えられる狭帯域トーンノイズ現象の検出には必ずしも向いているとはいいがたかった．そこで本年度は，Morlet関数の波数を増やすことによって，トーンノイズ現象の抽出を改善することを試みた．その結果，従来見られなかった，ウェーブレットマップ上に帯状の分布が現れた．これは，時間的に常に特定の周波数の強い現象が発生していることを意味しており，狭帯域トーンノイズ現象の特徴を表していることが確認できた．このことは，トリガ検出の過程において，狭帯域トーンノイズ現象と広帯域騒音を区別して検出できる可能性を示している．一方，現象検出時の位相についても調査したが，これについては検出結果の改善につながるような特徴は発見できなかった．
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 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。
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