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2022 年度 実施状況報告書

エネルギースペクトルの高波数成分に着目したLESの格子依存性低減メカニズムの解明

研究課題

研究課題/領域番号 22K12062
研究機関九州大学

研究代表者

安倍 賢一  九州大学, 工学研究院, 教授 (20315104)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2026-03-31
キーワード乱流 / ラージ・エディ・シミュレーション / サブグリッドスケールモデル / エネルギースペクトル
研究実績の概要

非等方SGSモデルで用いるBardinaモデルや修正レナード応力モデルをはじめとする種々のスケール相似則モデルについて,高精度LESデータを用いたアプリオリテストにより詳細な検討を行った.
高精度LESデータにフィルタリングを施すことにより,乱れのエネルギースペクトルに着目したSGSモデルの詳細な考察を行い,幾つかの代表的なスケール相似則モデルによるSGS応力が運動量輸送に及ぼす影響について調査を行った.エネルギースペクトルを比較することにより,本研究の主題である「SGSアノーマリー」が発生していることを改めて確認した.
さらに,渦度の輸送方程式を利用したエンストロフィの流れ方向成分に相当する量の輸送方程式に着目し,SGS応力の渦度輸送に関する効果を詳細に調査した.今回調査したトップハットフィルターでは,低波数側の影響がSGS応力の統計値に強く現れるため,渦の輸送に関するSGS応力の項については,正解値との相関は修正レナード応力モデルの方がBardinaモデルよりも高いことがわかり,やはり「SGSアノーマリー」が発生していることを確認した.
今年度は時間的な制約からトップハットフィルターのみの評価にとどまったが,今後はシャープカットオフフィルターについても検討を行う.これは,単に複数のフィルタリングを試すということではなく,シャープカットオフフィルターは低波数側の影響を低下させることができるため,トップハットフィルターとは異なる傾向が得られる可能性があると考えている.

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

主たる研究施設であるスーパーコンピュータが大変混雑しており,ジョブ待ちが予想以上に長くなったため,大規模計算のための準備の試験的な計算にも遅れが出て,当初予定していた大規模計算が年度内に実施できなかった.

今後の研究の推進方策

これまでの計算機事情(特に混雑)に起因する問題を踏まえ,大規模計算の準備で可能なものを手元の小規模計算機でできるだけ済ませるような方策を立てて,研究の効率化を図る.
学内でMatlabの契約体制が変わり,すべてのアプリが自由に使えるようになったことから,これまで利用していなかったアプリも導入して,SGSモデルの評価をこれまで以上に効率的に処理する方策を検討する.

次年度使用額が生じた理由

(理由)当該年度においては,本研究を進めるために最も重要な大規模計算を行うためのスーパーコンピュータの使用料に関して,混雑等の理由もあり大規模計算の実施計画が当初の予定通り進まなかったことから予定より経費が少なくなり,結果的に繰越金が生じた.
(使用計画)今回生じた繰越金については,次年度予算とあわせて今後予定しているより大規模な計算を実施するために必要となるスーパーコンピュータの使用料に充てる予定である.

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2022

すべて 学会発表 (2件)

  • [学会発表] 機械学習の特徴量がRANSモデルの性能向上に与える影響に関する研究2022

    • 著者名/発表者名
      吉田信貴,木原尚,安倍賢一
    • 学会等名
      日本航空宇宙学会西部支部講演会(2022)
  • [学会発表] 移動格子を用いた回転翼周り流れの数値解析とそのモデル化に関する研究2022

    • 著者名/発表者名
      秋山早穂,木原尚,安倍賢一
    • 学会等名
      日本航空宇宙学会西部支部講演会(2022)

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公開日: 2023-12-25  

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