乱流スカラー輸送の能動制御の実現性に関する基礎研究

湍流标量输运主动控制可行性基础研究

基本信息

批准号：
11875053
负责人：
西野耕一
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Yokohama National University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
1999
资助国家：
日本
起止时间：
1999 至 2000
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は、非線形現象である強制対流伝熱を対象として、その能動制御の実現性を実験的かつ数値解析的に検討することを目的として実施した。その第一歩として、まず学習型非線形制御系であるニューラルネットワークによる流体混合均一化の能動制御の数値解析を行った。一様温度・速度で流入する主流の中心部から、高温・高速で流入する並行流を考え、並行流の流量をオン/オフ制御することによって下流側の温度分布均一性を制御できることを数値解析的に見い出した。その結果を利用して、幾つかのプラントル数について、最も迅速に温度分布均一性を実現できるオン/オフ制御パターンを探りあて、次に任意のプラントル数に対して迅速な温度分布均一性を実現できる制御系をニューラルネットワークを用いて構築し、その効果を検証した。次に、乱流スカラー輸送の能動制御を実現する実験として、工学的応用価値の高い衝突噴流を用いた伝熱面の迅速・均一冷却を取り上げた。約200×200mm^2の伝熱面を3本の円形ノズルからの衝突噴流で冷却し、伝熱面温度を均一化するフィードバック制御を行った。ソレノイド方式の流量制御弁を用いて、円形ノズルからの噴流流量を独立に制御した。伝熱面に取り付けた熱電対出力のモニタリングと流量制御弁の制御とを集中的にコンピュータコントロールするためのシステムを構築した。制御理論には上述のニューラルネットワークを用い、逆誤差伝播法による学習アルゴリズムを採用して、理想的制御状態からのずれ量を教師信号にするとのアイデアに基づく学習方法を考案した。それを用いて学習したニューラルネットによって、伝熱面温度の均一化制御が可能であることを示し、伝熱面加熱量に与えた擾乱に対しても安定な制御がなされることを示した。

本研究的目的是通过实验和数值检验强制对流换热（一种非线性现象）主动控制的可行性。第一步，我们使用神经网络（一种学习非线性控制系统）对流体混合均化的主动控制进行了数值分析。考虑从以均匀温度和速度流入的主流中心以高温、高速流入的平行流，数值分析表明，可以通过控制流量来控制下游侧温度分布的均匀性我发现了并行流的开启和关闭速率。利用结果，找到能够最快速地实现多个普朗特数的温度分布均匀性的开/关控制模式，然后快速实现任意普朗特数的温度分布均匀性。我们使用神经网络构建了控制系统并验证了其有效性。接下来，作为实现湍流标量传输主动控制的实验，我们重点研究了利用冲击射流对传热表面进行快速均匀冷却，具有较高的工程价值。通过来自三个圆形喷嘴的冲击射流冷却约200 x 200 mm^2的传热表面，并进行反馈控制以均衡传热表面的温度。使用电磁式流量控制阀来独立控制圆形喷嘴的喷射流量。构建了一个用于中央计算机控制的系统，用于监测连接到传热表面的热电偶的输出并控制流量控制阀。我们利用了控制理论中的上述神经网络，采用了基于反向误差传播方法的学习算法，设计了一种以与理想控制状态的偏差量为老师的学习方法信号。我们表明，使用使用该方法训练的神经网络可以使传热表面的温度均匀化，并且即使对传热表面加热量施加干扰，也可以实现稳定的控制。