| 研究課題/領域番号 |
20H00224
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(A)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
中区分19:流体工学、熱工学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 東京工業大学 |
|---|
研究代表者 |
店橋 護 東京工業大学, 工学院, 教授 (40242276)
|
|---|
| 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)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 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)
|
|---|
| 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 |
|---|
| 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．
|
| 研究成果の概要 |
本研究では，高効率な自動車用エンジンやガスタービン燃焼器の設計・開発に重要となる乱流燃焼のLarge Eddy Simulation(LES)用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，それらに大規模直接数値計算と先端レーザ計測データを基盤とする深層学習等のAI技術を導入した．乱流燃焼モデルでは，研究代表者らが提案したFDSGS燃焼モデルに局所コルモゴロフスケール等を予測するAI支援モデルを導入した．火炎・壁面干渉熱伝達モデルでは，火炎・壁面干渉時に生じる壁面熱流束を予測できるAI支援モデルを開発した．さらに，AI支援モデル実装型の乱流燃焼LESも実現した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
カーボンニュートラル実現には水素やアンモニア等の代替燃料やバイオ燃料の導入が必要であるが，それらの導入はエネルギーコストの増大を引き起こすと考えられる．エネルギーコストの低減には各種燃焼器の更なる高効率化が必要不可欠である．本研究では，高効率な自動車用エンジンやガスタービン燃焼器の設計・開発に必要不可欠な高精度な乱流燃焼モデルと火炎・壁面干渉熱伝達モデルの構築に焦点をあてた．本研究により開発されたAI支援型高精度モデルは今後高効率・低環境負荷燃焼器の開発に応用され，カーボンニュートラル実現に貢献することが期待される．
|
