複雑流の数値解析技術の研究
JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2022年2月~2023年1月)
報告書番号: R22JDA201J02
利用分野: 航空技術
- 責任者: 藤井謙司, 航空技術部門基盤技術研究ユニット
- 問い合せ先: 阿部 浩幸(abe.hiroyuki@jaxa.jp)
- メンバ: 阿部 浩幸, 松山 新吾, 溝渕 泰寛, 南部 太介
事業概要
航空宇宙分野における流体シミュレーションの対象は航空機・宇宙機周りの乱流や化学反応をともなう流れ場である. また, ガスタービンエンジン・ロケットエンジン燃焼器などのシミュレーションでは複雑な形状を取り扱わなければならないことも多い. 本研究ではそのような多様な物理現象や複雑な形状を高精度・効率的に解析することが可能な数値解析技術を確立することを目指す.
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
本研究では Direct Numerical Simulation (DNS) と Large Eddy Simulation (LES) による乱流解析が主要な手段であるため, 必然的に三次元非定常解析を実施しなければならない. また, 燃焼流などの解析においては化学反応により生じる多数の化学種に関する支配方程式を解かなければならない. このような解析は計算コストが非常に高く, スーパーコンピュータを使用した解析が必須である.
今年度の成果
・FY2020に実施した液滴群大規模蒸発詳細解析を真値とし, 燃焼器解析で用いる液滴の点近似解析の精度検証を実施した(図1). 従来手法による点近似解析では, 蒸発時間に誤差が生じることが明らかになり, その改善手法として「気相側状態量評価の粗視化」と「FY2021提案の液滴群蒸発モデルによる蒸発速度修正」を提案. その結果, 詳細解析結果に近い蒸発履歴を予測できた.
・JAXA基盤技術研究ユニットでは, 航空機の翼と胴体の結合部のコーナー剥離の予測を念頭に置き, AMMモデルの開発を進めている. 本研究では, DPW7(7th AIAA CFD Drag Prediction Workshop)の航空機実機レイノルズ数のテストケース(M = 0.85, Re = 20M)に対して, FaSTARに実装したJAXA基盤技術ユニットで開発しているAMM-QCRcornerモデルの検証を行った. 図2は, AMM-QCRcornerモデルの迎角3.0度における摩擦係数と流線の予測の様子を示している. AMM-QCRcornerモデルにより, 翼と胴体の結合部や翼中央の挙動が良く再現できた.
成果の公表
-口頭発表
1) H. Abe, T. Nambu and Y Mizobuchi, “JAXA’s AMM model Results for the Seventh AIAA CFD Drag Prediction Workshop,” Seventh AIAA CFD Drag Prediction Workshop (DPW7) (June 25-26, 2022, Chicago).
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: 128 – 512
- 1ケースあたりの経過時間: 350 時間
JSS3利用量
総資源に占める利用割合※1(%): 0.73
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。
計算システム名 | CPU利用量(コア・時) | 資源の利用割合※2(%) |
---|---|---|
TOKI-SORA | 19647944.87 | 0.86 |
TOKI-ST | 28117.52 | 0.03 |
TOKI-GP | 0.00 | 0.00 |
TOKI-XM | 1248.44 | 0.78 |
TOKI-LM | 678.70 | 0.05 |
TOKI-TST | 0.00 | 0.00 |
TOKI-TGP | 0.00 | 0.00 |
TOKI-TLM | 0.00 | 0.00 |
ファイルシステム名 | ストレージ割当量(GiB) | 資源の利用割合※2(%) |
---|---|---|
/home | 139.39 | 0.13 |
/data及び/data2 | 9526.86 | 0.07 |
/ssd | 1061.43 | 0.15 |
アーカイバシステム名 | 利用量(TiB) | 資源の利用割合※2(%) | J-SPACE | 34.49 | 0.15 |
---|
※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
利用量(時) | 資源の利用割合※2(%) | |
---|---|---|
ISVソフトウェア(合計) | 652.60 | 0.45 |
※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)