| 研究課題/領域番号 |
16H04268
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
後藤 晋 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (40321616)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 乱流 / 数値シミュレーション / 秩序構造 / ４次元解析 / 渦 |
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| 研究実績の概要 |
平成３０年度も前年度に引き続き、複数の異なる境界条件下における乱流（境界層乱流、回転容器内乱流、平行平板間乱流、格子乱流）の直接数値シミュレーションを実行し、得られたデータの徹底的な時空間解析（４次元解析）により、乱流中に内在する渦の階層構造の維持機構や輸送現象において果たす役割を明らかにした。具体的な研究成果は以下の通りである。（１）発達した乱流境界層の直接数値シミュレーションを実行し、乱流中の渦の階層構造を同定するとともに、その維持機構を明らかにした。とくに、壁からの距離やレイノルズ数の大きさに応じて、渦の生成機構がどのように変化するのかを系統的に明らかにした。（２）境界層乱流中の渦の階層構造を同定する際に必要な流れ場の粗視化方法について系統的に検討し、適切で簡便な手法を提案した。また、この手法を格子乱流などの他の境界条件下の乱流へ適用し、その妥当性を確認した。（３）乱流中の渦の客観的な同定方法に加えて、渦間に存在する高せん断領域の客観的な同定方法を提案した。これは、乱流輸送現象の解明などに役立つと期待される。（４）歳差運動をする容器内流れに関して、容器形状を球体、回転楕円体、円筒と変えた場合に維持される乱流中の大規模構造の詳細を明らかにした。つまり容器内乱流に対しても、（１）で得られた知見の普遍性を検証するための準備が整った。
平成３０年度は、以上の研究成果のいくつかを欧文誌に公表するとともに、日本物理学会誌に解説記事も掲載した。また、関連するいくつかの招待講演を行った。さらに、流体工学の各分野だけでなく、ナビエ・ストークス方程式に関する数学、あるいは統計物理の研究者とも積極的な交流を行い、研究の幅広い展開を図るとともに、海外の研究者とも複数の国際共同研究に着手した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究課題の当初の計画の通り、着実に研究を進展させることができている。とくに、複数の異なる境界条件下における乱流（境界層乱流、容器内乱流、平行平板間乱流、容器内乱流、格子乱流）の大規模数値シミュレーションを実行でき、また、得られたデータの詳細なポストプロセシングも実施できた。その結果、上述のような顕著な成果を上げることができた。これらの成果は世界的にも評価され、いくつかの招待講演を行うとともに、国際共同研究にも発展した。
また、当初の研究計画にはなかった、自由せん断乱流や自由界面を伴う乱流の直接数値シミュレーションにも着手することができた。
さらに、本研究課題の骨格をなす「渦の階層の同定方法」に関して、従来まで広く使われてきた方法だけでなく、独自に開発した粗視化方法や高せん断領域の客観的な同定方法を提案できた。とくに、当初の研究計画にはなかった「一様乱流中の粒子のクラスタリングの問題」にこれらを適用することができたことは、本研究の今後の展開にもよい影響を与えるはずである。
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| 今後の研究の推進方策 |
上述のように本研究課題は順調に遂行できている。平成３１年度は最終年度であるので、得られた研究成果を論文として一流紙に掲載するとともに、国内外の研究集会でも積極的に発表を行う。また、完遂していないいくつかの研究の仕上げを行う。その具体的な研究推進の方策は以下の通りである。（１）高レイノルズ数の平行平板間乱流の徹底的なデータ解析を行い、境界層乱流で明らかになった渦の階層構造やその維持機構との相違点や相似点を明らかにする。この際、独自に行った直接数値シミュレーションのデータだけでなく、ヒメネス教授（マドリード工科大学）のグループが有する大規模データの解析を（６月上旬から約１か月間行われるワークショップに参加して）実施する計画である。（２）容器内の乱流に関しても、高レイノルズ数の直接数値シミュレーションを実行し、発達した乱流中の渦の階層構造の普遍性を明らかにする。さらに、噴流や後流あるいは自由界面を伴う乱流中の渦の階層の同定やその生成機構の解明にも研究を展開する。（３）平成３０年度に、「一様乱流（壁なし乱流）」に対して、渦間に存在する高せん断領域を客観的に同定する方法を提案したので、本研究課題の主題である「壁乱流」に対してこれを適用する。（４）さらに、近年大きな問題になっている乱流の古典描像の破れに関して、本研究課題で得られた知見を活かした研究を展開することが最終年度の大きな目標となる。その際、従来までの演繹的な手法に加えて、データ科学の帰納的な手法も用いる。実際、平成３０年度はそのような研究手法を用いていくつかの成果が得られたので、これを継続して実施する。
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