本文へ移動

サイトナビゲーションへ移動

検索ボックスへ移動

サイドバーへ移動

ここは、本文エリアの先頭です。

層流尾翼システム技術の研究

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2023年2月~2024年1月)

報告書番号: R23JA0601

利用分野: 航空技術

PDFはここからダウンロード

  • 責任者: 郭東潤, 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: 徳川直子(tokugawa.naoko@jaxa.jp)
  • メンバ: 石田 貴大, 大平 啓介, 徳川 直子, 上島 啓司, 吉田 隼秀, 山本章太, 宮田晃希

事業概要

将来の亜音速航空機に適用する自然層流翼の実用化技術を確立することを目的とし, 層流垂直尾翼の設計, 評価等を行う. また層流化効果を維持可能な表面粗度の評価を行う.

参照URL

https://www.aero.jaxa.jp/research/ecat/igreen/ 参照.

JAXAスーパーコンピュータを使用する理由と利点

航空機の燃料消費量削減を目的とした層流翼設計では, 迅速な設計が求められる一方, 微細な境界層流れを解析するために, 高精度な流体解析を数多く実施する必要がある. 表面粗度の解析については, 設計以上に詳細な流れ場の解析が必要である. これら事業遂行において, スパコンを用いた流体解析は必要不可欠である.

今年度の成果

層流垂直尾翼の製造方法を確立するためには, 表面粗度仕様を確立することが不可欠である. このため, フィデリティの異なるツール群(RANS解析, 直接数値解析, 安定性解析)を組み合わせた多重忠実度空力解析システムを用いることで高精度の空力解析を実施した. これにより, 表面粗さが乱流遷移過程に及ぼす影響を調査するとともに, 早期に乱流遷移する場合の粗さ指標を新たに構築した. 粗さが流れ場に及ぼす影響の例として, 図1に内向きステップを有する翼前縁の可視化図を示す. ステップの高さを変更しており, ステップ高さが大きいほど, 翼前縁から広範囲に乱流が生じる. このように, 粗さの形状と大きさに依存した指標を構築した.

Annual Reoprt Figures for 2023

図1: 内向きステップを有する翼前縁で生じる乱流遷移過程の可視化図. 等値面は渦を表しており, コンタは運動エネルギの大小を表す. 図右から左に向かうほどステップ高さが高い.

 

成果の公表

-口頭発表

(1)吉田 隼秀, 大平 啓介, 石田 貴大, 塚原 隆裕, “高レイノルズ数・遷音速無限後退翼上の表面分布粗さが乱流遷移に及ぼす影響の調査”, 日本流体力学会年会2023 講演論文集, 東京, 9月20日-22日 (2023)

(2)大平 啓介, 石田 貴大, “無限後退翼の高レイノルズ数流れにおける表面粗度のマルチフィデリティ乱流遷移解析システムの開発”, 日本流体力学会年会2023 講演論文集, 東京, 9月20日-22日 (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: 自動並列
  • プロセス並列数: 48 – 10008
  • 1ケースあたりの経過時間: 55 時間

JSS3利用量

 

総資源に占める利用割合※1(%): 3.18

 

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 117316994.88 5.30
TOKI-ST 130068.06 0.14
TOKI-GP 0.00 0.00
TOKI-XM 10604.74 5.81
TOKI-LM 79127.07 6.03
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 754.39 0.63
/data及び/data2 120049.74 0.74
/ssd 9538.00 0.90

 

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 29.57 0.11

※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) 2919.71 1.32

※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(2023年2月~2024年1月)