研究課題
基盤研究(C)
本研究では，内部流れの診断に対してはノズル外表面温度を用いる．ノズルの上流から出口まで赤外線（IR）カメラや熱電対で測定した外表面温度を元に内部のガス流動状態（マッハ数，速度，温度，圧力）を診断する．これはノズル出口近傍を除いて現在でも誤差±5%以内でマッハ数分布を診断可能である．この手法をノズル出口近傍と噴流部に拡張するために，流体音を機械学習により解析した結果から，境界層のはく離状態や衝撃波を含む噴流の膨張形態を診断する．対象とする流速はマッハ数0.3程度～超音速とする．内部流動のマッハ数の目標診断精度はノズル出口まで誤差±5％以内，噴流形態の機械学習による目標判定精度は95％以上とする．
