| Project/Area Number |
22K12062
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60100:Computational science-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
安倍 賢一 九州大学, 工学研究院, 教授 (20315104)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 乱流 / ラージ・エディ・シミュレーション / サブグリッドスケールモデル / エネルギースペクトル / 計算科学 / 数値流体力学 / 格子依存性 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，計算科学分野の中でも学術的に難しいとされる乱流の数値解析において近年注目を集めているラージ・エディ・シミュレーション(LES)に関連して，低コスト（少ない格子点数）で高い予測精度を維持できる可能性が示されている「非等方サブグリッドスケール(SGS)モデル」を研究対象とし，さらなる発展に向けて課題を明らかにするとともに解決策を検討する．特にSGSモデルの格子依存性低減メカニズムに焦点を当て，乱れのエネルギースペクトルの詳細な考察を通してそのメカニズムを解明する．さらに，その知見を踏まえた課題解決への新たな方策を提案し，世界最高のSGSモデルを構築する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度に引き続き，非等方SGSモデルで用いるBardinaモデルや修正レナード応力モデルをはじめとする種々のスケール相似則モデルについて，高精度LESデータにフィルター操作を施した粗視化データを利用したアプリオリテストを中心として，SGSモデルが有する特徴に対する詳細な検討を行った．
今年度は，昨年度まで進めていたトップハットフィルターにより得られた結果の考察を踏まえ，さらに低波数側の影響を低下させてカットオフ周波数周辺の特徴がより明確になると期待されるシャープカットオフフィルターを適用した評価の取り組みを開始した．具体的には，高精度LESにより得られた瞬時の速度データにFFTを適用して周波数分離を行い，フィルター幅より大きなスケールの成分を完全に除去したSGS応力を生成する．なお，FFTの特徴を考慮して，シャープカットオフフィルターは壁面に平行な断面内に２次元的に適用し，壁垂直方向には適用しない．
当初の期待通り，シャープカットオフフィルターによる結果には，トップハットフィルターのものとは異なる特徴が幾つか見られた．しかしその一方で，結果を詳細に調べると実はシャープカットオフフィルターを適用した場合にSGS応力の垂直成分に負値が算出される格子点が多数あることが判明し，当初予想していなかった問題点が現れた．
従って，今後の研究を進めるにあたり，まずはこのSGS応力の垂直成分に負値が現れる原因の究明が急務であると考えられる．また，現在適用している解析手法自体に問題がないかについても，来年度に向けてより詳細に検討を進める必要があると考えている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
主たる研究施設であるスーパーコンピュータが大変混雑しており，ジョブ待ちが予想以上に長くなった．また，今年度はスーパーコンピュータのリプレイスのために通常ジョブ待ちが少なく空いているはずの年度末の３月にスーパーコンピュータを全く利用できなかったことから，予定の遅れを取り戻す機会を失い，当初予定していた追加の大規模計算を年度内に予定通りに実施できなかった
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| Strategy for Future Research Activity |
現在の計算機事情（ジョブの混雑状況及び特に次年度前半はリプレイス作業による利用不可）に起因する問題を踏まえ，昨年度同様大規模計算の準備で可能なものを手元の小規模計算機でできるだけ済ませるような方策を立てて，研究の効率化を図る．
昨年度から学内でのMatlabの契約体制が変わりすべてのアプリが自由に使えるようになっていることから，種々のアプリの組み合わせによりSGSモデルの評価をこれまで以上に効率的に処理する方策を引き続き検討する．
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