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。

在这项研究中，在雷诺数字发生显着更改的条件下，使用高级图像测量结果获得了由粘附边界层和冲击波 - 边界层干扰引起的分离的详细数据，并将机器学习与使用这些数据验证的高度忠实的数值计算结合使用，我们旨在构建高Reynolds数量分离的计算模型。在2022年，附着的边界层流的实验数据（湍流统计和壁剪应力）约为20,000，其中雷诺数为20,000，并将动量厚度作为代表性量表添加到PIV中，并将新引入PTV和油膜干扰添加到PIV中。此外，在风洞实验中，进行了引入斜冲击波的压缩灯的形状的初步检查，并进行了初步实验。在初步实验中，由压缩灯造成的阻塞，产生的冲击波和侧壁边界层之间的干扰变成了问题，并且无法作为实验来实现关节冲击波的适当引入。从2023财政年度开始，这将有所改善。除了获得这些实验数据外，还进行了大型涡流模拟（LES）以获得三维数值数据。此外，建立了边界条件，允许将倾斜的冲击波引入LE。在引入倾斜冲击波的计算中，首先以二维非粘性数值计算代码实现了这种边界条件，并研究了晶格依赖对产生的冲击波的影响。然后在本研究中使用的LES代码中实现了这种边界条件。除了获取这些实验数据并实施LE之外，我们还开始构建一个数学模型，该模型可以通过使用LES作为教师数据来预测高雷诺数中的壁剪应力通过深度学习。在当前构建的模型中，预测准确性在用于构建模型的教师数据的最接近时间时很高，但是存在一个问题，即在远处降低了预测准确性。从2023财年开始，这将有所改善，并准备为构建用于冲击波 - 边界层干扰的数学模型。