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本研究は、非線形現象である強制対流伝熱を対象として、その能動制御の実現性を実験的かつ数値解析的に検討することを目的として実施した。
その第一歩として、まず学習型非線形制御系であるニューラルネットワークによる流体混合均一化の能動制御の数値解析を行った。一様温度・速度で流入する主流の中心部から、高温・高速で流入する並行流を考え、並行流の流量をオン/オフ制御することによって下流側の温度分布均一性を制御できることを数値解析的に見い出した。その結果を利用して、幾つかのプラントル数について、最も迅速に温度分布均一性を実現できるオン/オフ制御パターンを探りあて、次に任意のプラントル数に対して迅速な温度分布均一性を実現できる制御系をニューラルネットワークを用いて構築し、その効果を検証した。
次に、乱流スカラー輸送の能動制御を実現する実験として、工学的応用価値の高い衝突噴流を用いた伝熱面の迅速・均一冷却を取り上げた。約200×200mm^2の伝熱面を3本の円形ノズルからの衝突噴流で冷却し、伝熱面温度を均一化するフィードバック制御を行った。ソレノイド方式の流量制御弁を用いて、円形ノズルからの噴流流量を独立に制御した。伝熱面に取り付けた熱電対出力のモニタリングと流量制御弁の制御とを集中的にコンピュータコントロールするためのシステムを構築した。制御理論には上述のニューラルネットワークを用い、逆誤差伝播法による学習アルゴリズムを採用して、理想的制御状態からのずれ量を教師信号にするとのアイデアに基づく学習方法を考案した。それを用いて学習したニューラルネットによって、伝熱面温度の均一化制御が可能であることを示し、伝熱面加熱量に与えた擾乱に対しても安定な制御がなされることを示した。
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