2023 Fiscal Year Annual Research Report
機械学習を活用した決定論的応力モデルの構築と流体最適設計への応用
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21K03869
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| Research Institution | Iwate University |
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Principal Investigator |
山田 和豊 岩手大学, 理工学部, 准教授 (00344622)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 数値解析 / 非定常効果 / 決定論的応力 / 流体最適設計 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
流体設計では様々な性能要求に応えるため高度な技術が要求される．数値流体解析は，解析手法の成熟に伴い様々なソフトウェアが提供されており，積極的に流体設計に応用されるとともに，欠かせない重要な設計技術のひとつとなっている．また，ターボ機械の本質は非定常性にあることから，近年，計算機性能の進歩と相俟って，非定常流れ場の解析が行われるようになってきている．しかしながら，得られた知見や非定常解析技術それ自体を設計に応用することはできておらず，今日の数値解析を応用した流体設計は定常流れ解析に基づいており，非定常効果を取り入れた流体設計は実現されていない．さらに最近では，流体設計に最適化手法を導入した流体最適設計も行われるようになってきた．しかし，前述のとおり，流体解析手法は定常流れ計算に基づいており，真の最適解を見出すことは原理的に不可能であると考えられる．非定常性を考慮した流体設計技術の開発が実現されることで，設計空間の拡大や信頼性の向上，さらには新しい概念の流体機械の開発など，流体設計の革新へと繋がることが期待される．本研究では，真の最適設計を実現するために，機械学習を活用して決定論的応力モデルを構築し，非定常効果を考慮した流体設計技術を開発する．はじめに，決定論的応力により非定常効果をモデル化するにあたり，非定常効果が顕著であると考えられる羽根付きディフューザを有する遷音速遠心圧縮機を解析対象に非定常RANS計算を実施した．非定常RANS計算結果から，非定常効果に対応する非定常流動現象の解明を行うとともに，決定論的応力を評価し非定常効果のモデル化を実施した．また，モデル化された決定論的応力を導入した定常計算を実施し，非定常RANS解析の時間平均結果と比較し，予測精度の評価を実施した．
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