| 研究課題/領域番号 |
17H03476
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
航空宇宙工学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
李家 賢一 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (20175037)
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| 研究分担者 |
今村 太郎 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (30371115)
砂田 保人 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (50216488)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
13,780千円 (直接経費: 10,600千円、間接経費: 3,180千円)
2020年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2019年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2018年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2017年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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| キーワード | 航空宇宙工学 / 流体工学 / 剥離流 / 流体制御 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、人工知能の手法である機械学習法を航空機周りの流れ場の制御、具体的には翼型の失速抑制制御に活用する。これまで失速抑制を可能とするために、剥離泡崩壊制御板を用いた制御装置を開発し、その装置を用ることで、翼型迎角の変化に対応して失速を抑制することに成功した。しかし、このシステムを動作させるためには、翼型が失速する流れ場の条件をあらかじめシステムに入力しておく必要があった。ここでは、失速の予兆をシステム自身が判断し、自律的に失速抑制を的確に行えることを目指して、機械学習法を活用した翼型失速抑制手法を構築した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
航空機事故の一つの原因として、翼の失速があげられる。この航空機の失速を防止することは、航空安全の向上につながるため、航空工学上の重要な課題であるとともに社会的意義は高い。更に本研究では機械学習を活用して翼まわりの流れの制御を行うが、この成果を活用することで、流体力学的にも、一般的な流れの制御手法の高度化につながる。
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