高レイノルズ数空力予測の精度向上を目指した衝撃波/境界層干渉の先進画像計測

冲击波/边界层干涉的先进图像测量旨在提高高雷诺数空气动力学预测的准确性

基本信息

批准号：
22H01684
负责人：
河内俊憲
金额：
$ 11.15万
依托单位：
Okayama University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01684/
关键词：
高レイノルズ数先進レーザ計測非定常空力非定常空気力学

项目摘要

本研究では、レイノルズ数を大きく変化させた条件で、付着境界層や衝撃波-境界層干渉に伴うはく離の詳細なデータを先進画像計測を用いて取得し、これらデータを用いて検証した高忠実な数値計算に機械学習を併用することで、高レイノルズ数流れにおけるはく離の計算モデル構築を目指している。2022年度は大気吸込み風洞を用いて、運動量厚さを代表スケールとしたレイノルズ数で20000程度の付着境界層流れの実験データ（乱流統計量や壁面せん断応力）をPIVに加え、PTVと油膜干渉を新規に導入することで取得した。これに加えて、風洞実験において斜め衝撃波を導入する圧縮ランプの形状の初期検討を行い、予備実験を行った。予備実験では、圧縮ランプによる閉塞、発生した衝撃波と側壁境界層の干渉が問題となり、実験として適切な衝撃波の導入を達成できなかった。2023年度以降、これを改善する。これら実験データの取得に加え、実験に対応するLarge Eddy Simulation（LES）を実施し、三次元数値計算データを取得した。更にLESに斜め衝撃波を導入可能な境界条件を構築した。斜め衝撃波を導入した計算では、まず二次元非粘性数値計算コードにこの境界条件を実装し、生成された衝撃波に対する格子依存性の影響等を調べた。その後、本研究に使用するLESコードへこの境界条件を実装した。これら実験データの取得およびLESの実施に加え、高レイノルズ数流れにおいて壁面せん断応力を予測する数理モデルの構築を、LESを教師データとした深層学習により開始した。現在構築したモデルでは、モデル構築に用いた教師データの近傍時刻では予測精度が高いものの、遠方時刻では予測精度が低下する問題がある。2023年度以降、これを改善し、衝撃波-境界層干渉の数理モデル構築に備える。

在本研究中，我们使用先进的图像测量来获取在雷诺数大幅变化的条件下由于冲击波边界层干涉而导致的粘附边界层和分层的详细数据，并通过结合数值计算来验证高保真度数据。通过机器学习，我们的目标是构建高雷诺数流中分层的计算模型。 2022年度，我们将利用大气吸力风洞，将以动量厚度为代表尺度的雷诺数约为20,000的附着边界层流的实验数据（湍流统计和壁面剪切应力）添加到PIV中，并分析PTV和油膜干涉。此外，我们对风洞实验中引入倾斜冲击波的压缩斜坡的形状进行了初步研究，并进行了初步实验。在前期实验中，由于压缩斜坡以及产生的冲击波与侧壁边界层的干扰，存在堵塞问题，无法引入合适的冲击波进行实验。这将从 2023 财年开始得到改善。除了获得这些实验数据外，我们还进行了与实验相对应的大涡模拟（LES），获得了三维数值计算数据。此外，我们构建了允许将倾斜冲击波引入 LES 的边界条件。在使用倾斜冲击波的计算中，我们首先在二维无粘数值计算代码中实现了这种边界条件，并研究了晶格依赖性对产生的冲击波的影响。随后，我们在本研究中使用的 LES 代码中实现了该边界条件。除了获取这些实验数据和实施 LES 之外，我们还开始使用 LES 作为训练数据，使用深度学习构建数学模型来预测高雷诺数流中的壁面剪应力。目前构建的模型存在的问题是，在接近用于构建模型的训练数据时，预测精度很高，但在远离构建模型的训练数据时，预测精度会下降。 2023年起，我们将对此进行完善，为构建冲击波-边界层干涉的数学模型做准备。