2021 Fiscal Year Research-status Report
航空機の非定常現象発生メカニズム解明のための位相的データ解析
| Project/Area Number |
19K12095
|
|---|
| Research Institution | The University of Electro-Communications |
|---|
Principal Investigator |
千葉 一永 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (50450705)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 遷音速バフェット強度定量化 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，カオス的挙動を取る航空機遷音速バフェット現象データを解析するため，位相的データ解析法の一種であるパーシステントホモロジーを導入し，適用可否や課題点を詳らかにした．具体的な実績を以下にまとめる．
宇宙航空研究開発機構で解析を進めるOAT15A超臨界圧翼における遷音速バフェット非定常データセットにパーシステントホモロジーを適用することで，遷音速バフェット強度を検出し，定量化する新たな方法を導いた．航空機の設計・開発において重要な非定常現象である遷音速バフェットの定量化は，通常，表面積や体積の積分で表現される．しかし，この方法では現象の時間的な起源や空間的な発生を明らかにすることはできていないため，その発生メカニズムは未だ不明である．また，この診断方法を実機に適用することは困難である．そこで，計算流体力学においてNavier-Stokes方程式で扱われる物理量を，パーシステントホモロジーにより間接的に数学空間で扱い，数学的アプローチによって遷音速バフェットの強度を定量化することを試みた．その結果，翼表面の衝撃波移動領域内の任意の点のデータからバフェットを検出できることを定量的に明らかにした．圧力係数と一様流速度の2階偏導関数は，共にバフェットを検出できたが，公社は，その強度に顕著な差を見出した．本手法の適用により，実機で取得されたセンサーデータからリアルタイムに航空機遷音速バフェットを識別することができるようになる．
本成果により，遷音速バフェットの強度を定量的に表現する方法論が提示され，現象を追究する道具ができた．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初予定していた，遷音速バフェット現象に関する非定常データの解析に一定の成果を見出すことができたため．
|
| Strategy for Future Research Activity |
今回の研究により，解析する非定常データの空間的な位置に依存しないことが示されたため，今後は時間的な起点追究に現象理解のターゲットを絞れることが判明した．非定常データを，時間方向にどのように分割するかは，ルールマイニングに基づいた手法が適切と考え，次の一手として進化的学習分類子システムによる方法論を検討する．
|
| Causes of Carryover |
コロナ禍の影響で，当初計画していた国際会議出張ができなくなったため，旅費として計上していた予算を執行できなかった．また，成果をまとめた論文を学術誌に投稿したが，新たな手法のため査読に時間がかかっており，掲載料として計上していた予算を執行できなかった．
2022年度については，4月の段階で国際会議が現地開催される予定と伺っており，昨年度執行できなかった上記2点の執行ができるものと見込んでいる．
|
