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2022 年度 実績報告書

DNS解析法による乱流と凝固組織の相互作用のメカニズム解明と残留応力の予測法開発

研究課題

研究課題/領域番号 20K04261
研究機関福井大学

研究代表者

太田 貴士  福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (10273583)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード乱流 / 液体金属 / 凝固 / 溶融 / 非ニュートン粘性流体 / 直接数値シミュレーション / データベース / 乱流モデル
研究実績の概要

液体金属の乱流の予測と同時に、過冷却凝固で凝固組織構造を形成する現象をフェーズフィールド法で再現する直接数値シミュレーションを実行した。定量的フェーズフィールド法の手法に限らず、安定に数値シミュレーションを実行できる数値解析法を利用して、非定常3次元現象を高解像度な計算格子で高精度に予測できることを確かめた。さらに、複数の条件で大規模数値シミュレーションを実行して、流れ場と凝固組織構造に関するデータベースを構築した。その結果として、乱流のような流体の複雑流動に起因して、凝固材料の欠陥および残留応力の予測と制御を実現するために、特定の条件によらない普遍的なメカニズムを解明することに取り組んだ。さらにその後、乱流変調を予測するためのラージエディーシミュレーション解析法の開発に取り組んだ。そして、固液界面付近の非ニュートン流体の特性を考慮した乱流モデルと凝固組織構造による粗面効果を考慮した乱流モデルの開発につなげた。このように、本研究プロジェクトの成果の応用範囲を拡大することを目指して、既存の数値解析法の大規模な改良を試みた。
前年度に引き続き、本研究プロジェクトの解析対象と対比させて物理現象を詳細に調査するために、乱流に関わる固液界面の一様溶融現象の特徴を調べるための直接数値シミュレーションも実行した。溶融現象における乱流エネルギーの増加と流れ場の条件との関係を、研究協力者が提供する実験データを対応付けて、メカニズムの解明に取り組んだ。その結果として、複雑流動現象のメカニズムに基づいて、将来の乱流モデルの開発に向けた知見が得られた。

  • 研究成果

    (4件)

すべて 2023 2022

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (3件)

  • [雑誌論文] A novel LES method for predicting drag reduction in viscoelastic fluid based on the time period of turbulence structures2022

    • 著者名/発表者名
      Ohta Takashi、Hayashi Akihiro、Tsuzuki Shogo
    • 雑誌名

      Journal of Non-Newtonian Fluid Mechanics

      巻: 309 ページ: 104924~104924

    • DOI

      10.1016/j.jnnfm.2022.104924

    • 査読あり
  • [学会発表] 粘塑性流体乱流のDNSの実現と乱流構造の観察2023

    • 著者名/発表者名
      道坂 大介、太田 貴士
    • 学会等名
      北陸信越支部 2023年合同講演会
  • [学会発表] 過冷却凝固しつつある液体における乱流構造と凝固要素の関係の解明2023

    • 著者名/発表者名
      皆本 慧、太田 貴士
    • 学会等名
      北陸信越支部 2023年合同講演会
  • [学会発表] 粘弾性流体乱流のためのミニマルフローユニットにおける時間スケーリングに基づくLESモデル2022

    • 著者名/発表者名
      都築 昇悟、太田 貴士
    • 学会等名
      日本流体力学会 年会2022

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公開日: 2023-12-25  

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