2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Modeling and Multi-Physics Predicition Methods for Particulate Deposition in Jet Engine
| Project/Area Number |
20H04200
|
|---|
| Research Institution | Tokyo University of Science |
|---|
Principal Investigator |
山本 誠 東京理科大学, 工学部機械工学科, 教授 (20230584)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 正也 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 主任研究開発員 (40548161)
福留 功二 東京理科大学, 工学部機械工学科, 助教 (70710698)
福島 直哉 東海大学, 工学部, 講師 (80585240)
守 裕也 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (80706383)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 計算力学 / 粒子付着現象 / ジェットエンジン / マルチフィジックス / モデル化 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
ジェットエンジンに吸い込まれた砂や灰の微粒子は、2000[K]近い高温の燃焼器を通過する際に溶融し、液滴となってタービンに流入する。この溶融液滴がタービンの翼やケーシング等の低温壁面に衝突すると、熱エネルギーを急速に奪われて壁面上で凝固し、付着層を形成してしまう。この現象を「粒子付着現象（Deposition）」と呼び、タービン翼の空力性能の大幅な低下や冷却孔の閉塞による壁面の溶解など、ジェットエンジンにとって致命的な影響を及ぼすことが知られている。粒子付着に関する研究は1990年代前半からNASAやジェットエンジン・メーカーを中心に行われてきたが、既存の粒子付着モデルは普遍性が乏しく、より高精度に現象を再現できる粒子付着モデルおよび数値シミュレーション手法の構築が強く求められている。本研究では、基礎実験および第一原理に基づいて
高精度粒子付着モデルを新たに開発し，申請者が開発してきたジェットエンジンに対するマルチフィジックス予測コードへ実装することにより、ジェットエンジンのタービンに生じる粒子付着現象のメカニズムおよび付着特性を数値的に解明することを本研究の目的とする。
2022年度は、コロナ感染症のために延期していた基礎実験をJAXAにおいて実施し、高温における粒子付着に関する基礎データを取得した。また、2021年度までに開発した粒子付着予測コードを用いて基礎データの再現を試み、粒子付着モデルの高精度化に取り組んだ。本シミュレーションの結果、1500K程度までの粒子付着は妥当に再現できるが、2000K程度の超高温状態においては、ほとんどの粒子が付着してしまい、現在の粒子付着モデルが超高温状態で粒子付着量を過大予測することが明らかとなった。超高温状態における粒子付着のモデル化について、今後改善が必要である。また、2022年度も粒子法による単一液滴凝固の再現に取り組んだ。。
|
| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Remarks |
研究室のホームページ：Yamamoto C.F.D. Laboratory
|
