| 研究課題/領域番号 |
18K03937
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| 研究機関 | 東海大学 |
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研究代表者 |
高橋 俊 東海大学, 工学部, 准教授 (60553930)
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| 研究分担者 |
福田 紘大 東海大学, 工学部, 准教授 (60401684)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 混相流 / 数値流体解析 / 低次元モデル / データ同化 |
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| 研究実績の概要 |
最終目的として挙げていた①エンジン内部で消費されるエンジンオイルの予測モデル，②ヒートパイプ内部の過熱予測モデル，③ウェット路面上のタイヤの摩擦予測モデル，④ショットピーニングの衝突予測モデル等の，混相流が工学的に重要となる現象における数理モデル開発に向けて，気液二相流解析法のCFD(Computational Fluid Dynamics)研究と，低次元化モデルのLDM(Low-Dimensional Model)研究を継続した．CFD研究においては，表面張力の影響が大きくなると表面張力モデルの重要性が増し，拡散界面法で広く用いられる体積力モデルでは本質的に擬似速度の影響が生じるため，シャープ界面法に比べて実験の再現性の観点で不利になり得ることが分かった．その結果，CFD研究による①と②の流れ場の予測は行えつつある．一方LDM研究では①，②，③，④に対してそれぞれ別のLDMを開発しており検証を進めている状況である．LDMではその性質上，半経験式が多用されることから実験に基づいたパラメータの推定の度合いが増加する．そこで現状はカルマンフィルタを応用したデータ同化も導入しながらパラメータの同定とそれぞれの数理モデルの高精度化と迅速な予測手法を開発中である．それぞれの具体的なモデルは①オリフィス等エントロピ流モデル，②離散気泡モデル，③ゴムのマルチスケールモデル，④離散要素法モデルであり，全て先行研究を拡張発展させる形で開発を進めている．それぞれが複雑な現象ゆえに実験で得られるデータも限定的であるためEnKF(Ensemble Kalman Filter)による不確定パラメータの推定を試行中で，LDMとEnKFの親和性は当然高いものの，方程式の複雑さや計算負荷，推定値の汎用性／応用性等も含めて多角的に検討／評価を続ける必要がある．
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| 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
以前まで採択されていた大型計算機利用申請が承認されなかったことなどの原因により，数値解析側のCFD研究のための計算資源確保が難しくなった結果，計算の試行を思ったように行うことが出来ず若干の遅れが見られた．現在は類似の内容の別の共同研究や予算等と組み合わせることで研究費用を補填して遅れを解消するべく取り組んでいる．低次元モデル側のLDM研究はCFD研究の影響を被ったことと機関内担当職務の急な増加により開発が当初の予定よりも遅れている．こちらも類似研究の予算や枠組みを用いて出来るだけ解消に努めて可能な限り開発時間を確保することが急務と考えている．
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでと同様に①エンジン内部で消費されるエンジンオイルの予測モデル，②ヒートパイプ内部の過熱予測モデル，③ウェット路面上のタイヤの摩擦予測モデル，④ショットピーニングの衝突予測モデル等の，混相流が工学的に重要となる現象における数理モデル開発に向けて，気液二相流解析法のCFD(Computational Fluid Dynamics)研究と，低次元化モデルのLDM(Low-Dimensional Model)研究の両面から取り組む．論文や特許等も幾つかまとまりつつあり引き続き成果報告に注力する．またLDM側では半経験式のパラメータ推定のためEnKF(Ensemble Kalman Filter)を新たに導入しているがこちらの検証と応用も進めてLDMの高精度化に努める．さらにその高精度化したLDMで得られた模擬実験値を境界条件や比較検証に用いることで，CFD研究側で更なる界面捕獲高度化のための知見を得られるのではと期待している．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
論文作成と投稿に時間がかかったためにそのための費用が次年度使用額として生じた．引き続き論文作成・投稿費として使用する予定である．
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