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VG利用による航空機性能向上に向けたVG配置設計ガイドライン構築

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2021年2月~2022年1月)

報告書番号: R21JDA201A01

利用分野: 航空技術

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  • 責任者: 石井 達哉, 航空技術部門航空環境適合イノベーションハブ長
  • 問い合せ先: 伊藤 靖, 航空技術部門 航空環境適合イノベーションハブ(ito.yasushi@jaxa.jp)
  • メンバ: 伊藤 靖, 中北 和之, 山本 貴弘, 鳥井田 浩也, 田中 健太郎, 平井 亨

事業概要

航空機へのvortex generator (VG) 設置は主に飛行試験段階で性能改善が必要になった際の問題解決策として用いられ, 飛行試験の中で試行錯誤的に配置が決定されることも多い. 本事業の目標は, 飛行試験段階で発生する問題の迅速な解決策に留まっている現状のVG配置設計技術を, 概念設計段階からVGを積極利用した空力設計に取り込めるVG配置設計技術に向上させることである.

参照URL

http://www.aero.jaxa.jp/eng/research/basic/application/ 参照.

JAXAスーパーコンピュータを使用する理由と利点

JSSを利用した数値解析により, 風洞試験のみでは困難な, VGによる詳細な物理現象の把握と, その知識を基にした空力改善デバイスのよりよい設計が可能となる.

今年度の成果

VGによるフラップ上の境界層剥離制御効果を予測するために必要となるRANS CFD解析技術を探るため, 高解像度格子を用いても計算規模を小さくすることが可能な二次元無限翼を計算対象として選んだ. その翼型は, VGによる効果が分かりやすいように, フラップ上での剥離が大きな30P35Nとした. 本研究を通して, フラップVG剥離抑制効果を予測するために必要な格子生成に関する知見を得ることができた. 二次元無限翼で得られた知見を, 三次元形状であるJAXA高揚力装置研究用模型OTOMO2に適用して, その知見の有用性を確認している (図1).

Annual Reoprt Figures for 2021

図1: OTOMO2フラップ上にVGあり (右側) なし (左側) での表面流線と空間断面エントロピー分布の違い

 

成果の公表

-査読付き論文

Ichikawa, Y., Koike, S., Ito, Y., Murayama, M., Nakakita, K., Yamamoto, K., and Kusunose, K., “Size effects of vane-type rectangular vortex generators installed on high-lift swept-back wing flap on lift force and flow fields,” Experiments in Fluids, Vol. 62, No. 8, July 2021, pp. 160, DOI: 10.1007/s00348-021-03198-4.

JSS利用状況

計算情報

  • プロセス並列手法: MPI
  • スレッド並列手法: 自動並列
  • プロセス並列数: 324
  • 1ケースあたりの経過時間: 120 時間

JSS3利用量

 

総資源に占める利用割合※1(%): 1.25

 

内訳

JSS3のシステム構成や主要な仕様は、JSS3のシステム構成をご覧下さい。

計算資源
計算システム名 CPU利用量(コア・時) 資源の利用割合※2(%)
TOKI-SORA 29438589.43 1.43
TOKI-ST 22654.73 0.03
TOKI-GP 0.00 0.00
TOKI-XM 2241.28 1.61
TOKI-LM 77.69 0.01
TOKI-TST 0.00 0.00
TOKI-TGP 0.00 0.00
TOKI-TLM 0.00 0.00

 

ファイルシステム資源
ファイルシステム名 ストレージ割当量(GiB) 資源の利用割合※2(%)
/home 75.59 0.08
/data及び/data2 3997.16 0.04
/ssd 517.82 0.13

 

アーカイバ資源
アーカイバシステム名 利用量(TiB) 資源の利用割合※2(%)
J-SPACE 55.78 0.38

※1 総資源に占める利用割合:3つの資源(計算, ファイルシステム, アーカイバ)の利用割合の加重平均.

※2 資源の利用割合:対象資源一年間の総利用量に対する利用割合.

 

ISV利用量

ISVソフトウェア資源
利用量(時) 資源の利用割合※2(%)
ISVソフトウェア(合計) 530.73 0.37

※2 資源の利用割合:対象資源一年間の総利用量に対する利用割合.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2021年2月~2022年1月)