• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2021 年度 研究成果報告書

流れ情報の高効率縮約技術に基づく翼騒音アクティブ制御法の開発

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 20K21043
研究種目

挑戦的研究(萌芽)

配分区分基金
審査区分 中区分24:航空宇宙工学、船舶海洋工学およびその関連分野
研究機関東京農工大学

研究代表者

亀田 正治  東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70262243)

研究分担者 中北 和之  国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 航空技術部門, 主幹研究開発員 (50358595)
研究期間 (年度) 2020-07-30 – 2022-03-31
キーワード航空宇宙工学 / 流体工学 / 熱流体力学 / 圧縮性流体
研究成果の概要

二次元翼の後縁ノイズ(TEノイズ)を対象に,流れ情報の縮約技術に基づく騒音アクティブ制御法の開発を進めた.まず,流体数値計算(CFD)とモード解析によりTEノイズ入出力モードを特定し,それに基づく高効率な騒音抑制法を検討した.その結果,2つのメカニズムに起因する現象があり,うち一つは,これまで知られていなかった渦干渉による四重極音であることを示した.また,翼の下面側からジェットを付加することがノイズの抑制に有効であることを示した.次に,風洞実験による実証試験を行ったところ,新たに見出した四重極音は確かに存在し,パルスレーザによる擾乱の付与がTEノイズの抑制に有効との見通しを得ることができた.

自由記述の分野

航空宇宙工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

最先端のデータ科学をその特性を生かして流れ現象の把握,推定に適用し,その結果に基づく実現象の制御に本格的に取り組んだ.今回の対象である翼騒音も含め流体現象は,現象の特徴が支配方程式(NS方程式)の性質に内包されている.そのため,支配方程式の性質を考慮に入れたモード解析(レゾルベント解析)は,計算負荷,制御効果の最適化の点で,多数の教師データや計算量が要求される深層学習(deep learning)よりもはるかに優れている.実際,本研究により,そのようなモード解析に基づくプレデターミンド制御の有効性を示し,航空工学の発展,産業界の振興にも役立つ成果が得られた.

URL: 

公開日: 2023-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi