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本研究では，熱流体システムの圧力損失低減及び伝熱促進の達成のため，乱流熱対流場における伝熱面の多自由度形状最適化アルゴリズムの構築と実験実証を行った．
[アルゴリズム構築と数値解析による検証] 乱流場における随伴解析に基づく決定論的形状最適化手法アルゴリズムを構築した．本アルゴリズムでは流体―固体界面の表現に符号付距離関数であるレベルセット関数を用いる．乱流場では形状の微小変分に対する流れの変分の非線形時空間成長が無視できず，時間を遡る非定常随伴解析は破綻してしまう．一方，時間平均を施すRANSにより定常随伴解析が可能であるが、形状最適化の精度が乱流モデルに強く依存する．そこで，RANS定常随伴解析における乱流モデル（渦粘性・渦拡散係数）を，直接数値シミュレーションから得られた統計量を用いて局所の乱流エネルギー及び温度変動の生成を再現するように決定するRANS-DNSハイブリット型の高精度形状最適化アルゴリズムを考案した．これより，トポロジ変化に対応した乱流熱対流場での高精度形状最適化アルゴリズムが構築された．
[実験実証] 本研究で構築した形状最適化アルゴリズムをピンフィンに適用して得られた最適形状データから，実証実験のための供試体を，樹脂３Dプリンタを用いて制作した．風洞に設置し，供試体上流側の空気をステップ関数状に加熱し，供試体入口と出口の温度の時間応答から熱伝達係数を計測する「非定常法」による実証実験を行った．樹脂の熱伝導率はアルゴリズムで仮定している理想的な無限大の熱伝導率（等温固体）と異なるが，樹脂固体への熱浸透が小さく等温とみなせる時間領域で実験を実施することで，実証実験が可能となる．この実験により，数値解析結果と実験結果が良い一致を示し，アルゴリズムが実証された．
これらの結果を国際学会，国内学会及び招待講演で発表している．また，学術雑誌への論文投稿準備中である．
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