2022 Fiscal Year Research-status Report
Development of data-assimilation system for flow around ships by means of EnTKF and RaNS
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22K04567
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| Research Institution | National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology |
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Principal Investigator |
坂本 信晶 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (80550003)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | EnKF / RaNS / 乱流モデル / データ同化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、船舶流体力学におけるCFD計算に使用する乱流モデルに注目し、そのモデルパラメターを、水槽試験結果を援用したデータ同化によりチューニングすることで、船体周り流場の高精度推定を達成することである。
2022年度は、データ同化に使用するアルゴリズムの選定、そのCFDソルバーとの統合、および開発したデータ同化システムの基礎検証を行った。データ同化アルゴリズムには、先行研究の文献調査からEnsemble Kalman Filter (EnKF)を選び、そのプログラムを開発した。なお、EnKFは比較的容易にEnTKFに拡張可能である。開発したEnKFコードは、海上技術安全研究所で開発している船舶用CFDソルバー"NAGISA"と、EnKFコードをwrapperとして統合した。
開発したデータ同化システムの基礎検証は、1) 2次元平板に発達する乱流境界層を対象とした双子実験による1方程式・2方程式乱流モデルパラメターの同定、2) 2次元翼後縁に発生する剥離渦を対象とした、風洞試験結果を用いた2方程式乱流モデルパラメターの同定 を通じて行った。1)では、SAモデル中の5パラメター(Kato&Obayashi 2013と同様)、k-omega SSTモデル中の1~4パラメターを、5断面１５０点の双子実験流速データを参照として、EnKFで同定した。その結果、例えばSAモデルでは40 Ensemble memberを用いた100回のfilteringで、元パラメター値を十分に再現することを確認した。2)では、k-omega SSTモデル中の１パラメターを、２断面22点の主流速データを用いてEnKFにより同定した。同定後のパラメターは元パラメターに比べ後縁剥離をよく再現するようになったが、同定対象とするパラメターの選定等について引き続き検討が必要である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
２０２２年度は、申請当時に予定していた内容を全て達成しており、研究進捗は概ね順調である。
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| Strategy for Future Research Activity |
２０２３年度は、２０２２年度に明らかになったデータ同化システムの欠点を改良し、開発したデータ同化システムを、３次元船体を用いたデータ同化問題に適用する。具体的な改良としては、1) EnKFの、より計算負荷の少ないEnTKFに拡張; 2) EnKF内の各種計算の安定化(共分散行列の正規化、局所化の導入テスト、一般可逆行列計算部分の見直しetc); 3) RaNS計算部分のノード間並列(MPI) を行う。これらの改良を実施した後、直進曳航状態の肥大船型を対象とし、そのプロペラ面における流速分布の高精度推定を目的として、２方程式乱流モデルに用いられているパラメターをデータ同化により推定する。
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| Causes of Carryover |
２０２２年度に計画していた計算ノード調達については、半導体価格高騰の影響により計算ノード価格が高騰し調達できなかったため、２０２３年度に配布の予算と合算し、２０２３年度に調達することとしたため、２０２２年度に次年度使用額が生じた。
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