2020 Fiscal Year Annual Research Report
Flow physics of Reynolds number effects and stress-balance modeling of inner-layer turbulence
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18H01620
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
河合 宗司 東北大学, 工学研究科, 教授 (40608816)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
下山 幸治 東北大学, 流体科学研究所, 准教授 (80447185)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 乱流境界層 / 高レイノルズ数流れ / 数値流体力学 / LES / データ駆動科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度となる本年度は、昨年度までに構築した工学的に重要であり、かつLESによりその予測精度の抜本的向上が期待される逆圧力勾配により剥離・再付着する乱流境界層現象、および加熱・冷却壁を伴う熱乱流境界層現象に対する高精度な大規模DNS/LESデータベースを用いて、剥離・再付着や加熱・冷却壁を伴う乱流境界層現象における非平衡効果や壁面近傍のスケーリング則の解析を実施した。これらの解析により、剥離・再付着を伴う乱流境界層現象ではより簡易かつ汎用的なモデルの構築を目指し、非時間発展型・常微分方程式を用いる非平衡モデルの創出に取り組んだ。また限られた条件ではあるが常微分方程式ベースの非平衡壁面モデルの可能性を示すことができた。加熱・冷却壁を伴う乱流境界層現象では、壁面温度に関わらず乱流統計量の分布や乱流構造を統一的に表現できる無次元パラメータ（セミローカルレイノルズ数）を明らかにすることができた。これらの研究成果は国際共著論文としてPhys. Rev. Fluidsに掲載されている。また熱乱流境界層現象に対するLES壁面モデルという観点でも、セミローカルなスケーリングを用いることで従来のモデルと比べ予測精度が向上することが示された。加えて、高忠実な圧縮性流体のLES解析を可能とする数値計算手法についても成果が得られた。並行して機械学習を用いたデータ駆動型の壁面モデリングにも多角的に取り組み、適切な物理スケーリングを機械学習に取り込むことでロバストにデータ駆動型の壁面モデルの構築が可能であることを示した。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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