| 研究課題/領域番号 |
20K14709
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| 研究機関 | 山形大学 |
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研究代表者 |
高山 彰優 山形大学, 大学院理工学研究科, 助教 (70396589)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 数値シミュレーション / 有限要素法 / 高温超伝導 / 遮蔽電流密度解析 / 最適化問題 |
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| 研究実績の概要 |
著者等は，燃料ペレットをプラズマコアに超電導リニア加速（Superconducting Linear Accleration: SLA）システムの数値シミュレーションのため，高温超伝導（High-Temperature Superconductor: HTS）薄膜内の遮蔽電流密度を解析する有限要素法コードを開発してきた．本研究では，SLAシステムの加速性能を改善するため，遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm: GA）に着目した．
本研究でも，SLAシステムの加速性能を数値的に向上させることを目的に，HTS薄膜内を流れる遮蔽電流密度を解析する有限要素法の数値・シミュレーションコードを開発した．さらに，同コードに多目的最適化のGAであるNSGA-IIを実装し， SLAシステムの加速性能を調べた．さらに，加速用コイルの形状最適化法としてon/off法とNGnet法を採用した．
2021年度の研究成果は，対面形式のポスター発表を１件とオンラインによる口頭発表が３件である．さらに，本研究に関連する論文が筆頭著者で１報発行された．2021年度では，学会参加費やワークステーションの購入費に科研費を使用した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本研究では，超電導リニア加速（Superconducting Linear Accleration: SLA）システムの加速性能を数値的に向上させることを目的に，HTS薄膜内を流れる遮蔽電流密度を解析する有限要素法の数値・コードを開発した．さらに，同コードに多目的最適化の(Genetic Algorithm: GA）を実装し， SLAシステムの加速性能を調べた．
２重磁石の形状最適化法にNGnet法を採用し，NSGA-IIを用いて多目的最適化問題を解いた．また，本研究では，目的関数にペレット速度とエネルギー変換効率を採用し，目的関数が最適化に及ぼす影響を調べた．その結果，内側電磁石の最適化は外側電磁石の最適化よりもペレット速度の向上に有効であることがわかった．また，ペレット速度とエネルギー効率はトレードオフの関係にあることがわかった．したがって，加速磁石の設計において，ペレット速度に着目するか，エネルギー効率に着目するかで，最適な形状を任意に決定することができます。つまり，SLAシステムの設計の際，ペレット速度を重視するか、エネルギー効率を重視するかを選択することが可能となる．
前年度の課題として，本研究の最適化結果が最適解であるかの検討が必要であると考えていたが，この課題がまだ未達成であるため，本進捗状況の選択に至った．
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| 今後の研究の推進方策 |
前述のように，前年度の課題「本研究の最適化結果が最適解であるかの検討」が未達成であるため，この課題を達成することを一つの目的とする．さらに，最適化問題を解くための計算時間を削減する手法を提案し，同法の性能を調べる．また，SLAシステムの加速距離を大幅に削減することを目的に，電磁石の間隔や印加電流の与え方も考察する．
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