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コンパウンドヘリコプタの性能予測解析

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2022年2月~2023年1月)

報告書番号: R22JDA102C20

利用分野: 航空技術

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  • 責任者: 有薗仁, 航空技術部門航空環境適合イノベーションハブ
  • 問い合せ先: 木村桂大(kimura.keita@jaxa.jp)
  • メンバ: 浜本 佑典, 梶原 史裕, 木村 桂大, 杉浦 正彦, 菅原 瑛明, 田辺 安忠

事業概要

JAXAで提案しているメインロータ+主翼+プロペラ構成のコンパウンドヘリコプタについて, その空力性能および成立性の実証に関するCFD解析を本事業内にて行う. 特に, 高速飛行を実現するための最適ハイミューロータブレードの性能解析や, FY2022に実施された模型コンパウンドヘリコプタの飛行試験に対応するCFD解析を実施することで, 当該提案機体の成立に関わる要素技術の実証を進めていく.

参照URL

なし

JAXAスーパーコンピュータを使用する理由と利点

飛行試験の模擬解析においては, 目標とする巡行条件だけなく試験中に起こり得る幅広い飛行条件下での性能を把握する必要があり, スパコンを利用して多数のケースを解析することが適切であると考えられる.

今年度の成果

今年度は, 北海道大樹町にて実施された模型コンパウンドヘリコプタ飛行試験の再現解析を実施した. 本試験ではJAXAが設計した高速ヘリ用の最適ロータブレードと既存ヘリのブレードの性能比較が行われており, これをCFDで追検証している.

図1にはCFD解析に用いた計算格子の外観を示した. 本解析ではロータだけでなく胴体を計算空間に含め, 忠実度を上げている. これによりブレード・胴体間の干渉を考慮した解析が可能となる.

図2には前進飛行中の機体周りの流れ場の可視化(Q値による)を示した. 螺旋状の翼端渦が後方に流れていき, 他のブレードと干渉を起こしながら飛行している. CFD解析ではこのような空力干渉問題を考慮しつつ性能解析が可能である.

図3にはCFDで得られた空力分布からロータ性能(実効揚抗比)を整理したものを示した. 横軸にはブレード翼端速度と飛行速度との比である前進率を使用している. 通常のヘリであればμ=0.3程度までの運用となるが, 高速ヘリではそれ以上の高前進率条件での運航が予想され, この領域での解析が重要となる. 前進側と後退側との非対称性が大きくなる厳しい空力条件となるため, 如何に性能を引き出すかがロータ設計の鍵となる.

Annual Reoprt Figures for 2022

図1: 計算格子の様子

 

Annual Reoprt Figures for 2022

図2: ロータ+胴体周りの流れ場の様子

 

Annual Reoprt Figures for 2022

図3: 解析結果の例(前進率 vs 実効揚抗比)

 

成果の公表

なし

JSS利用状況

計算情報

  • プロセス並列手法: 非該当
  • スレッド並列手法: OpenMP
  • プロセス並列数: 1
  • 1ケースあたりの経過時間: 200 時間

JSS3利用量

 

総資源に占める利用割合※1(%): 0.43

 

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 1575436.51 0.07
TOKI-ST 2883486.05 2.88
TOKI-GP 0.00 0.00
TOKI-XM 0.00 0.00
TOKI-LM 0.00 0.00
TOKI-TST 63552.59 1.67
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 104.16 0.09
/data及び/data2 21146.11 0.16
/ssd 679.15 0.09

 

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 0.00 0.00

※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) 57.43 0.04

※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(2022年2月~2023年1月)