Advanced Flow Prediction of Scramjet Intakes and Data-Driven Inverse Design

超燃冲压发动机进气口的高级流量预测和数据驱动的逆向设计

• 批准号: 22KJ2460
• 负责人: 藤尾 秩寛
• 金额: $ 2.18万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ2460/
• 关键词: 宇宙輸送; 流体力学; 深層学習; 逆解析; スクラムジェット; 最適化; 感度解析; 極超音速流体

高効率かつロバストな燃料混合を補助するスクラムジェットインテークの実現に向けた本研究は、高コストな数値シミュレーションを代替する深層学習を用いた流動予測、流動予測を用いた燃料混合最適化・感度解析、インテーク流れ場の制御を可能にする逆解析からなる。当初の実施計画に則って、これまでに深層学習を用いた流動予測に関して異なる２種類のモデルを提案しており、インテークおよび燃料混合流れ場に対して高精度かつ高速の流動予測を実現した。超音速流れ場を特徴づける不連続的な変化を伴う衝撃波に対して、従来モデルより精度よく予測できることが示された。また、両方のモデルにおいて予測の信頼性を高める目的で不確実性解析を用いた誤差推定手法も提案している。さらに、流動予測を用いた多目的最適化および感度解析の手法を提案し、インテークに対して実施した。この結果、最適なインテーク流れ場の特徴を解明でき、流動予測および最適化・感度解析の有用性を示した。インテーク流れ場が燃料混合に与える影響を調査するため、衝撃波/噴流干渉による燃料混合促進に関する数値的研究を実施している。燃料混合の性能に影響を与える流れ場構造を明らかにするなど有益な洞察を得た。現在は超音速風洞実験による検証・非定常現象の観測に向けた準備に加え、多目的最適化の実施に向けて気流条件や形状変数の選定、シミュレーション手法の整備などに取り組んでいる。また、高速かつ網羅的に設計を探索できる逆解析手法の開発にも着手した。深層生成モデルを用いて、性能変数の値に基づいて軸対称形態のインテーク形状を決定することに成功しており、より高度な逆解析の実現に向け課題を明らかにすることができた。

这项研究旨在实现速效摄入量，有助于高效且可靠的燃料混合，包括使用深度学习的流量预测来替代高成本数值模拟，使用流量预测的燃料混合优化和灵敏度分析，以及可以控制进气流场的逆分析。与原始实施计划一致，已经提出了两个不同的模型，用于使用深度学习，实现高精度和高速流量预测，以实现进气口和燃料混合流场。已经表明，与传统模型相比，可以更准确地预测具有超音速流场的不连续变化的冲击波。此外，提出了使用不确定性分析的错误估计方法，以提高两个模型的预测可靠性。此外，提出了一种使用流预测的多目标优化和灵敏度分析技术，并实现了摄入量。结果，阐明了最佳进气场的特征，表明流动预测，优化和灵敏度分析的有用性。为了研究进气场对燃料混合的影响，正在通过冲击波/射流干扰对燃料混合进行数值研究。我们获得了有用的见解，例如阐明影响燃料混合性能的流场结构。目前，除了准备使用超音速风洞实验验证和观察不稳定现象的验证外，我们还致力于选择气流条件和形状变量，并改进实现多目标优化的模拟方法。我们还开始开发一种反向分析方法，该方法允许对设计进行高速和全面的搜索。使用Deep Generation模型，我们根据性能变量的值成功地确定了具有轴对称形状的进气形状，并且我们能够阐明实现更先进的逆分析所面临的挑战。

项目成果

Scramjet Intake Design Based on Exit Flow Profile via Global Optimization and Deep Learning toward Inverse Design

• DOI: 10.2514/6.2022-1408
• 发表时间: 2022-01
• 期刊: AIAA SCITECH 2022 Forum
• 作者: C. Fujio;H. Ogawa

Data-Driven Approach toward Full Flowpath Optimisation of Scramjet Engines

超燃冲压发动机全流程优化的数据驱动方法

• 发表时间: 2023
• 作者: Ogawa;H.;Fujio;C.;and Akiyama;H.
• 通讯作者: H.