演繹的アプローチと帰納的アプローチを用いた振動燃焼の縮約モデ ル開発と予知

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K04275
• Research Institution: Japan Aerospace EXploration Agency
• Principal Investigator: 堤 誠司 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 研究開発部門, 主任研究開発員 (10446601)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 清水 太郎 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 研究開発部門, 主幹研究開発員 (00446600) ; 赤嶺 政仁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (00835465) ; 尾亦 範泰 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 研究開発部門, 研究開発員 (80849258)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 振動燃焼 / ロケットエンジン / LES

Outline of Annual Research Achievements

振動燃焼研究のベンチマーク燃焼器であるContinuously Variable Resonant Combustor (CVRC)を対象に，圧縮性Large-Eddy Simulationを用いた解析と軸対象2次元を仮定した非定常解析の2つを実施している．入口酸化剤温度を660~1400Kまで変化させることでcombustion noise (燃焼騒音)から１次長手モード(1Lモード)を持つ振動燃焼の振幅変化(増幅/減衰過程)を再現することができ，振動燃焼をモデル化するために必要となる多量の学習データを作成した．１Lモード振動燃焼が卓越すると酸化剤の流速変動に起因して燃料/酸化剤のせん断層に大規模な渦構造が現れ，局所的に混合が促進して発熱することが観察された．発熱率変動と燃焼器内の圧力変動の時空間関係を調べたところ，圧力変動の腹で発熱率変動が大きくなり，かつこれらの位相が揃っていることから振動燃焼が維持されることが分かった．時間遅れも加味して時系列データの因果関係を評価可能な移動エントロピを適用した結果，圧力変動と発熱率変動の関係は振動燃焼の振幅の大きさによって変化することや，さらに燃料と酸化剤の移流に関する因果関係はせん断層に表れる大規模渦構造の有無によって変化することが明らかになった．これらの因果関係は振動燃焼における特徴量を表していると考えられる．また，振動騒音から振動燃焼への遷移時には間欠的な圧力振動が現れることが実験的に分かっており，２次元解析を進めて数値解析でも再現を試みている．もし間欠的な圧力振動を捉えることができれば振動燃焼のモデル化が大きく前進することになる．これまで得られた学習データを利用して引き続き振動燃焼発生の特徴量の抽出，および因果関係を明らかにし，振動燃焼を予知・制御するモデル構築を行う．

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

CVRCを対象に圧縮性LESを利用し，酸化剤噴射温度を徐々に変化させることで振動燃焼の有無，振幅変化，遷移過程に関する解析結果をこれまで作成してきた．この学習データを利用し，位相平均法を用いた演繹的な解析や時間遅れも考慮して時系列データの因果関係を評価可能な移動エントロピによる因果推論を実施した．なお，移動エントロピを計算する際に必要となる情報エントロピの評価は独自に開発したクラスタリングエントロピを適用した．その結果，1Lモードの振動燃焼は酸化剤/燃料のせん断層に発生する大規模渦構造に起因していること，特徴量として酸化剤入口の速度変動であることが分かってきた．
振動騒音から振動燃焼への遷移時に間欠的な圧力振動が発生することが先行研究から実験的に観察されている．この間欠的な圧力振動は振動燃焼の初生であり非常に重要な現象であるため，より計算コストが軽く広範な条件で解析が可能な2次元軸対称仮定の非定常解析を行い，間欠的現象の再現を試みている．
振動燃焼の縮約モデルの開発にはガウス過程回帰，ランダムフォレストといった広く利用されているデータ駆動型の非線形回帰モデルや，データ駆動型アプローチと演繹的なモデルベース型アプローチのハイブリッドであり近年研究が盛んに進められ，Physics-informed Neural Network(PINN)に代表される物理現象に基づく機械学習モデル(Physics-based Machine Learning)も調査中である．引き続き2次元解析を進めるとともに，これまで得られた学習データを利用し，振動燃焼に関する縮約モデルの開発と予知・制御の実証を進める．
2次元解析の進捗が思わしくないことから計画は遅延しており，1年延長して今年度に結果が得られるように進める予定である．

Strategy for Future Research Activity

引き続き2次元軸対称解析を進め，燃焼騒音から振動燃焼への遷移過程を明らかにする．また，これまでに得らえた学習データを利用して振動燃焼の予知・制御が可能となる縮約モデルの開発を行う．縮約モデルの開発にはガウス過程回帰といった非線形回帰モデルや，近年研究が盛んに進められているPINNなどのPhysics-based Machine Learningなどを利用することを検討し，振動燃焼の予知や制御を進める予定である．

Causes of Carryover

国内外の学会参加費を計上していたが，学会参加を見送ったためである．研究計画を加速させるため次年度の物品費とするか，学会参加費として使用する予定である．