| 研究課題/領域番号 |
19K04168
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分19010:流体工学関連
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
飯田 明由 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30338272)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 空力音 / 機械学習 / 渦 / 非定常流れ / 空力騒音 / 非定常 / 主成分分析 / ファン / 最適化 / 非定常流れ解析 / 非線形 / 騒音 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
流れから発生する音を低減することが，自動車や電子機器（ファン）の開発における重要な研究課題となっているが，製品開発では，解析時間やリソースの問題から空力騒音を予測することが難しい．また，流れ場の非線形性や流れ場の空間構造が空力騒音の発生に強く影響することから，過去の知見やデータベースなどを参考にした分析では適切な答えが得られないことが多い．そこで，本研究では，大規模非定常解析データ群（流れ場・空力騒音）と実験データベースや時空間平均モデルによる簡易解析結果の特徴抽出に機械学習を適用し，簡易計算や定常計算結果から空力騒音を予測するシステムを開発し，空力騒音を低減するための基礎技術を構築する．
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| 研究成果の概要 |
機械学習を用いて空力音を予測する方法について検討するため，翼周りの流れ場の解析結果を学習データとして，空力騒音と翼型の関係について調べた．流れ場の画像データの時間的な変化の影響を考慮することにより空力音の予測が可能であることを確認した．
学習データをファン騒音解析に適用し，空力音と流体のパワーが小さく，流体力（揚抗比）が最大となる翼形状を算出し，得られた形状データから性能の良いファンの推定を行った．機械学習によって最適化されたファン形状の空力騒音は従来型よりも低く，機械学習により空力音の予測，ファン性能の最適化に適用できることを確認した
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
空力騒音の予測は，計算負荷が大きいこと，高精度の解析を行うことが難しく，特に工業製品の開発において難しい計算技術の一つである．本研究では機械学習を用いることにより空力音の予測をこれまでの計算負荷と比べて小さくしたことに意義がある．得られた結果をファン解析に適用した結果，従来ファンに比べて，低騒音，高揚抗比，低動力のファンを提案することができた．機械学習が空力音の予測，工業製品の開発に適用可能であることを占めることができる．
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