航空宇宙機内部音響環境改善のための音響解析技術の研究
JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2016年4月~2017年3月)
報告書番号: R16J0014
- 責任者: 松尾 裕一(航空技術部門 数値解析技術研究ユニット)
- 問い合わせ先: 高橋 孝(takahashi.takashi@jaxa.jp)
- メンバ: 大久保寛,東貴弘,岩男拓実,大道勇哉,高橋孝,金森正史,早川真未,森祐太,鳴海達也,古谷龍太郎
- 利用分類: 基礎分野(数値解析,モデリング)
概要
航空機・宇宙機の様々な音響問題を改善するためには,音源,伝播,透過/振動の解析技術が共通的な横糸となる.そこで,これらの個々の解析技術をさらに高度化・高速化して世界最先端を目指すとともに,それらをシームレスに使える統合解析ツールの開発を目指している.
目的
「航空宇宙機内部音響環境改善のための音響解析技術 | 数値解析技術 | JAXA航空技術部門」参照。
目標
「航空宇宙機内部音響環境改善のための音響解析技術 | 数値解析技術 | JAXA航空技術部門」参照。
参照URL
「航空宇宙機内部音響環境改善のための音響解析技術 | 数値解析技術 | JAXA航空技術部門」参照。
スパコンの用途
超音速機から発生するフォーカスブームの解析,亜音速ジェットの非定常CFD解析.
スパコンの必要性
超音速機より発生するフォーカスブームの特性を解析するには,FFnoiseという解析ツールが用いられる.このツールによるフォーカスブームの解析は大量の計算メモリを使用するため,計算には大容量の計算メモリを持つコンピュータが必要になる.
ジェット騒音の音源を解析するには,高い周波数の音まで捉えられるほどの高い格子解像度を要する.そのため,解析に用いられる格子の点数が非常に多くなってしまい,計算には大規模な並列化が行えるコンピュータが必要になる.
今年度の成果
フォーカスブームにおける入力波形や飛行条件の影響を確認することを目的として,フォーカスブーム解析ツール,FFnoiseにより数値的にフォーカスブームを予測した.計算対象としては,JAXAが想定する小型超音速ビジネスジェットを用いた.Fig.1の解析結果を見ると,低ブーム波形であるFlattopやRampは,フォーカスブームの騒音低減においても良い結果となった.また飛行経路を変更したことによる,フォーカスブームの騒音低減についても確認した.
亜音速の噴流に対してCFD解析を行った(Fig.2).解析においてはJAXAで開発されたFaSTARを使用し,大規模な並列化を行ったことで,短期間で解析を終えることが出来た.また,解析より得られた予測結果は,実験による測定結果と良好な一致を示した.
成果の公表
査読付論文
1) M. Kanamori, T. Takahashi and Y. Makino, ‘Effect of Low-Boom Waveform on Transition Focus Boom Using Lossy Nonlinear Tricomi Equation Analysis’, AIAA J., 2017, (in press)
口頭発表
1)岩男拓実,金森正史,高橋孝,稲田喜信「超音速加速時のフォーカスブームにおける上昇飛行経路の影響に関する数値解析」第48回流体力学講演会,2016
計算情報
- 並列化手法: プロセス並列
- プロセス並列手法: MPI
- スレッド並列手法: 非該当
- プロセス並列数: 1024
- プロセスあたりのスレッド数: 1
- 使用ノード数: 32
- 1ケースあたりの経過時間(時間): 300
- 実行ケース数: 12
利用量
総仮想利用経費(円): 32,187,976
内訳
計算システム名 | コア時間(コア・h) | 仮想利用経費(円) |
---|---|---|
SORA-MA | 18,234,471.11 | 29,840,812 |
SORA-PP | 30,043.65 | 256,512 |
SORA-LM | 61,669.79 | 1,387,570 |
SORA-TPP | 0.00 | 0 |
ファイルシステム名 | ストレージ割当量(GiB) | 仮想利用経費(円) |
---|---|---|
/home | 1,302.58 | 12,287 |
/data | 51,562.01 | 486,386 |
/ltmp | 18,717.46 | 176,562 |
アーカイバシステム名 | 利用量(TiB) | 仮想利用経費(円) |
---|---|---|
J-SPACE | 9.02 | 27,845 |
注記: 仮想利用経費=2016年度設備貸付費用の単価を用いて算出した場合の経費
JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2016年4月~2017年3月)