| 研究課題/領域番号 |
20H00224
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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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| 審査区分 |
中区分19:流体工学、熱工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
店橋 護 東京工業大学, 工学院, 教授 (40242276)
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| 研究分担者 |
志村 祐康 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (30581673)
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) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
45,370千円 (直接経費: 34,900千円、間接経費: 10,470千円)
2023年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2022年度: 9,490千円 (直接経費: 7,300千円、間接経費: 2,190千円)
2021年度: 10,270千円 (直接経費: 7,900千円、間接経費: 2,370千円)
2020年度: 19,370千円 (直接経費: 14,900千円、間接経費: 4,470千円)
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| キーワード | 乱流燃焼 / レーザ計測 / 直接数値計算 / AI支援モデリング / データサイエンス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
地球・都市環境問題を解決するために，各種燃焼器には更なる高効率化と低環境負荷化が求められている．短期間・低コストで高効率・低環境負荷燃焼器を開発するには，数値解析の積極的な利用が期待されているが，その予測精度は採用された乱流燃焼モデルに大きく依存するため，より高精度な乱流燃焼モデルの開発が必要である．本研究では，乱流燃焼のLarge Eddy Simulationのための物理数学モデルとして乱流燃焼モデルと火炎・壁面干渉熱伝達モデルを構築し，それらのモデルパラメータ同定において大規模DNS及び先端レーザ計測データを基盤とする深層学習等のAI技術を導入することで高精度AI支援モデルを構築する．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，乱流燃焼のLarge Eddy Simulation(LES)のための物理数学モデルとして乱流燃焼モデルと火炎・壁面干渉熱伝達モデルを構築し，それらのモデルパラメータ同定において大規模直接数値計算(DNS)及び先端レーザ計測データを基盤とする深層学習等のAI技術を導入することで高精度AI支援モデルを構築する．令和5年度は，これまで開発してきたAI支援乱流燃焼モデル(AI支援FDSGSモデル)とAI支援壁面干渉熱伝達モデルのそれぞれをさらに高精度化することに重点をおいて研究を行った．AI支援FDSGSモデルの高精度化では，これまで開発した火炎面のインナーカットオフを決定するAI支援モデルに加えて局所フラクタル次元を簡易的に与えるAI支援モデルの構築を行った．学習には現有の乱流噴流予混合火炎，定容容器内乱流予混合火炎等のDNSデータを使用した．火炎面のフラクタル次元とインナーカットオフを局所的に与えるAI支援モデルを現有のLESコードに実装し、DNS結果との比較からAI支援乱流燃焼モデルの精度を検証した．AI支援壁面干渉熱伝達モデルの高精度化では，開発したHead on quenchingとSide wall quenchingが混在する乱流火炎と壁面の干渉に対するAI支援火炎・壁面干渉熱伝達モデルにおける入力物理量に壁面と火炎面のなす角を追加することで更なる高精度化を実現した．また，メタンを対象とした定容容器内乱流予混合火炎の三次元DNSを実施し，それらの詳細な解析から火炎・壁面干渉における三次元効果を明らかにするとともに，三次元効果を表現可能な入力物理量の選定を行った．最終的に，定容容器内のメタン・空気乱流予混合火炎を対象としてAI支援火炎・壁面干渉熱伝達モデルの総合評価を行った．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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