| 研究課題/領域番号 |
19K14903
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分19020:熱工学関連
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
源 勇気 東京工業大学, 工学院, 助教 (70769687)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 乱流燃焼 / 乱流燃焼モデル / 直接数値計算 / 機械学習 / LES / RANS / 反応性乱流 / 乱流 / 数値計算 / モデル / 深層学習 / モデル開発 / 高Ka |
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| 研究開始時の研究の概要 |
次世代高効率・低環境負荷燃焼器を低コストで開発するには数値熱流体解析による予測が必要であるが，そのような燃焼場の予測を可能とする単一の乱流燃焼モデル開発は困難である．また，低環境負荷燃焼場で起こり得る火炎同士の干渉による燃焼速度の変化や自着火，消炎などの複数の局所現象が複合的に混在する燃焼場を予測可能な乱流燃焼モデルは存在しない．本研究では，複合的乱流燃焼場におけるこれらの局所現象を解明し，解明された洞察に基づき構築された学習データを用いて，複合的乱流燃焼場を連続的に記述するような機械学習支援型の乱流燃焼モデルを開発することを目的とする．
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| 研究成果の概要 |
機械学習により、予混合燃焼やMILD燃焼など種々の乱流燃焼条件へ適用可能な乱流燃焼モデルを開発した。特に通常の誤差関数に加え、保存則などの物理法則を加味した関数を考慮することにより幅広い条件下での高精度予測が可能なモデル学習手法の確立やそれを活用した乱流燃焼モデル構築、従来のモデル開発枠組みと機械学習を併用した乱流燃焼モデルなどを開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
希薄予混合燃焼やMILD燃焼技術などを用いた次世代低環境負荷燃焼では、乱流特性時間が火炎特性時間に比べて局所的に短くなる場合があり、乱流燃焼条件は局所的に大きく異なる。このような特性を持つ低環境負荷燃焼器を低コストで開発するには数値熱流体解析による予測が必要であるが、そのような燃焼場の予測を可能とする乱流燃焼モデル開発は困難である。本研究では、高精度数値熱流体解析の実現に寄与する乱流燃焼モデルを機械学習により開発した。
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