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エネルギースペクトルの高波数成分に着目したLESの格子依存性低減メカニズムの解明

研究課題

研究課題/領域番号 22K12062
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分60100:計算科学関連
研究機関九州大学

研究代表者

安倍 賢一  九州大学, 工学研究院, 教授 (20315104)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2026-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
キーワード乱流 / ラージ・エディ・シミュレーション / サブグリッドスケールモデル / エネルギースペクトル / 計算科学 / 数値流体力学 / 格子依存性
研究開始時の研究の概要

本研究では,計算科学分野の中でも学術的に難しいとされる乱流の数値解析において近年注目を集めているラージ・エディ・シミュレーション(LES)に関連して,低コスト(少ない格子点数)で高い予測精度を維持できる可能性が示されている「非等方サブグリッドスケール(SGS)モデル」を研究対象とし,さらなる発展に向けて課題を明らかにするとともに解決策を検討する.特にSGSモデルの格子依存性低減メカニズムに焦点を当て,乱れのエネルギースペクトルの詳細な考察を通してそのメカニズムを解明する.さらに,その知見を踏まえた課題解決への新たな方策を提案し,世界最高のSGSモデルを構築する.

研究実績の概要

昨年度に引き続き,非等方SGSモデルで用いるBardinaモデルや修正レナード応力モデルをはじめとする種々のスケール相似則モデルについて,高精度LESデータにフィルター操作を施した粗視化データを利用したアプリオリテストを中心として,SGSモデルが有する特徴に対する詳細な検討を行った.
今年度は,昨年度まで進めていたトップハットフィルターにより得られた結果の考察を踏まえ,さらに低波数側の影響を低下させてカットオフ周波数周辺の特徴がより明確になると期待されるシャープカットオフフィルターを適用した評価の取り組みを開始した.具体的には,高精度LESにより得られた瞬時の速度データにFFTを適用して周波数分離を行い,フィルター幅より大きなスケールの成分を完全に除去したSGS応力を生成する.なお,FFTの特徴を考慮して,シャープカットオフフィルターは壁面に平行な断面内に2次元的に適用し,壁垂直方向には適用しない.
当初の期待通り,シャープカットオフフィルターによる結果には,トップハットフィルターのものとは異なる特徴が幾つか見られた.しかしその一方で,結果を詳細に調べると実はシャープカットオフフィルターを適用した場合にSGS応力の垂直成分に負値が算出される格子点が多数あることが判明し,当初予想していなかった問題点が現れた.
従って,今後の研究を進めるにあたり,まずはこのSGS応力の垂直成分に負値が現れる原因の究明が急務であると考えられる.また,現在適用している解析手法自体に問題がないかについても,来年度に向けてより詳細に検討を進める必要があると考えている.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

主たる研究施設であるスーパーコンピュータが大変混雑しており,ジョブ待ちが予想以上に長くなった.また,今年度はスーパーコンピュータのリプレイスのために通常ジョブ待ちが少なく空いているはずの年度末の3月にスーパーコンピュータを全く利用できなかったことから,予定の遅れを取り戻す機会を失い,当初予定していた追加の大規模計算を年度内に予定通りに実施できなかった

今後の研究の推進方策

現在の計算機事情(ジョブの混雑状況及び特に次年度前半はリプレイス作業による利用不可)に起因する問題を踏まえ,昨年度同様大規模計算の準備で可能なものを手元の小規模計算機でできるだけ済ませるような方策を立てて,研究の効率化を図る.
昨年度から学内でのMatlabの契約体制が変わりすべてのアプリが自由に使えるようになっていることから,種々のアプリの組み合わせによりSGSモデルの評価をこれまで以上に効率的に処理する方策を引き続き検討する.

報告書

(2件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 研究成果

    (4件)

すべて 2023 2022

すべて 学会発表 (4件)

  • [学会発表] 機械学習を利用したLarge Eddy SimulationのSGS応力の予測精度向上に関する研究2023

    • 著者名/発表者名
      二宮 公一,木原 尚,安倍 賢一
    • 学会等名
      日本航空宇宙学会西部支部講演会(2023)
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] 非等方RANSモデルの高次化における機械学習を利用した係数最適化2023

    • 著者名/発表者名
      馬田 勝一郎,木原 尚,安倍 賢一
    • 学会等名
      日本航空宇宙学会西部支部講演会(2023)
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] 機械学習の特徴量がRANSモデルの性能向上に与える影響に関する研究2022

    • 著者名/発表者名
      吉田信貴,木原尚,安倍賢一
    • 学会等名
      日本航空宇宙学会西部支部講演会(2022)
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [学会発表] 移動格子を用いた回転翼周り流れの数値解析とそのモデル化に関する研究2022

    • 著者名/発表者名
      秋山早穂,木原尚,安倍賢一
    • 学会等名
      日本航空宇宙学会西部支部講演会(2022)
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書

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公開日: 2022-04-19   更新日: 2024-12-25  

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