2019 Fiscal Year Annual Research Report
Fundamental elucidation of nonlinear interaction during combustion oscillations
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19H02085
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
後藤田 浩 東京理科大学, 工学部機械工学科, 准教授 (00434712)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 燃焼 / 熱工学 / 複雑ネットワーク / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では,複雑ネットワークや同期現象などを取り扱う複雑系数理の基礎理論を導入し,燃焼振動の時空間ダイナミックスと非線形相互作用の解明を目的とする.また,機械学習を用いた燃焼振動の新しい予兆検知法を提案し,本研究の工学的な応用展開の可能性を明らかにすることも目的とする.
本年度では,以下の3点を明らかにした.
(1)発熱率変動から圧力変動へ,圧力変動から発熱率変動への情報量の輸送方向を考慮した移動エントロピーを導入し,燃焼振動の増幅過程における両者の因果関係の一端を明らかにした.
(2)複雑ネットワーク内の局所的な頂点間の同期程度を定量化した同期パラメータと,異なる位相空間内に埋め込まれた軌道の動的挙動の類似性を定量化したJoint probability of recurrenceを用いて,同期インデックスを提案した.同期インデックスを用いることで,非線形相互作用が現れる燃焼振動の駆動領域の推定が可能であることを明らかにした.
(3)発熱率変動と圧力変動から構築された推移ネットワークの主成分平面やJensen-Shannon複雑度と順列エントロピーから構築された二次元平面に対して,機械学習の一つであるサポートベクトルマシーンを適用することで,特徴空間上で燃焼振動の予兆検知が可能であることを明らかにした.特徴空間上で燃焼振動の前兆をモニタリングし,火炎基部に二次燃料噴射を行うことで燃焼振動の発生回避も可能にした.
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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
研究実績の概要と研究業績で示されるように,本年度の研究計画は順調に進んでいる.
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度では,燃焼振動の非線形相互作用の基礎的解明に検討を加え,機械学習を用いた燃焼振動の新しい予兆検知法を提案した.次年度では,流れ場から構築されるネットワーク構造の平均頂点間距離とクラスター係数なども算出し,燃焼振動の増幅・減衰過程における流動場のネットワーク構造の解明についても検討を加えていく方針である.
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Research Products
(12 results)
