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Certification by Analysis(CbA)に向けた空力解析の研究開発

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: R22JDA201G22

利用分野: 航空技術

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  • 責任者: 中北和之, 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: サンシカアンドレア(sansica.andrea@jaxa.jp)
  • メンバ: 東田 洋和, 菱田 学, 橋本 敦, 林 謙司, 井手 優紀, 石田 崇, 金森 正史, ラッシャー デービッド, 松﨑 智明, 小島 良実, 齋木 英次, 杉岡 洋介, Andrea Sansica, 内田 康介, 山本 貴弘, Paul Zehner, ザウナー マルクス

事業概要

航空機設計においては失速や高速バフェット現象を予測するする必要があるが, これらの現象のシミュレーションは非常に計算コストが高い. そのため, 高い計算精度と低い計算コストを両立する技術が求められている. 本事業では, RANS/LESハイブリッド法 (Embedded-LES, ELES) や解適合格子法(AMR)をFaSTARに実装し, 複数の気流条件において検証する.

参照URL

https://www.aero.jaxa.jp/research/basic/numerical/ 参照.

JAXAスーパーコンピュータを使用する理由と利点

失速とバフェットの解析では, 3次元複雑形状の解析を実行する必要がある. 高精度を実現するには大きな計算能力が必要であり, JAXAスーパーコンピュータを使用する必要がる.

今年度の成果

FaSTARに解適合格子(AMR)を導入し, ONERA-M6のテストケースを実施. 同程度の計算精度を格子数47%減で実現できた(図1).

また, FaSTARにELES法を実装し, OAT15A翼周りに遷音速バフェット現象の予測を試みた. 先行研究と比較して半分以下の格子点数の比較的小規模な計算により, 同等の結果を得ることができた.

Annual Reoprt Figures for 2022

図1: FaSTARのAdaptive Mesh Refinement(AMR)フレームワークの現状と展望.

 

図2(ビデオ1): OAT15A翼における遷音速バフェット現象のELES解析

成果の公表

-口頭発表

1) Yoimi Kojima, Atsushi Hashimoto, “An Application of Embedded Large Eddy Simulation for Transonic Buffet Prediction,” AIAA SciTech Forum 2023.

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: 非該当
  • プロセス並列数: 480 – 24576
  • 1ケースあたりの経過時間: 240 時間

JSS3利用量

 

総資源に占める利用割合※1(%): 3.42

 

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 90391507.59 3.94
TOKI-ST 545796.79 0.55
TOKI-GP 6388.03 0.27
TOKI-XM 1759.98 1.10
TOKI-LM 51573.62 3.46
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 1833.96 1.66
/data及び/data2 202229.70 1.56
/ssd 37428.68 5.18

 

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 38.71 0.17

※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) 2126.67 1.48

※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)