2016 Fiscal Year Annual Research Report
Development of fast-time prediction method of high Reynolds number flows based on optimal basis selection
Publicly Offered Research
| Project Area | Initiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling |
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| Project/Area Number |
16H01529
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
三坂 孝志 東北大学, 学際科学フロンティア研究所, 助教 (20645139)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | データ同化 / 数値流体力学 / 次元縮約モデル / スパース計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
データ同化法は，数値シミュレーションの不確定要因（モデル誤差，初期・境界条件）を観測値により修正する方法であり，気象など自然現象のシミュレーションに有効である．このようなデータ同化のアプローチは流体工学分野においても有効であると考えられるが，工学分野における主要目的である設計開発で利用できるようにするため高速化が必須である．本研究ではデータ同化の高速化の手段として，スパースモデリングを利用した次元縮約モデルに注目し．実用的な高レイノルズ数流れを対象とした高速なデータ駆動型シミュレーション手法の構築を目指す．
本研究の課題であるデータ同化の高速化をフルモデルから導出した次元縮約モデルにより実現する．課題となるのは次元縮約モデルの生成方法であり，特に空間基底の選び方に関して固有直交分解と動的モード分解の比較を行った．非定常流れ場を表現するための時間係数の発展式にはサロゲートモデルを用いた方法を検討し，放射基底関数(RBF)を用いたコードを開発した．この方法ではガレルキン射影による次元縮約モデルの導出とは異なり，空間基底の直交性を必要としない．
次元縮約モデルにおいては，流体現象特有の状態遷移を表現できるか否かが検討すべき課題であるが，まずは球の抗力急減に関連する流れ場の遷移を検討することとした．そのために大規模数値流体解析を行い，抗力急減の起こる流れ場を生成した．この流れ場を用いて，固有直交分解および動的モード分解から得られる空間基底の初期検討を行った．
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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
固有直交分解，動的モード分解等の次元縮約モデルの基底生成のための代表的手法に関して，解析コードの整備と単純な流れ場における検証計算を行った．また，層流・乱流遷移を伴うような流れ場への次元縮約モデルの適用可能性を検討するために，解析対象となる流れ場を大規模数値流体解析によって準備することができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
次元縮約モデルによって流体現象特有の状態遷移を表現することができるかを集中的に検討する．また，加えて，共同研究を通した実課題への適用も検討する．
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Research Products
(10 results)
