JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2025年2月～2026年1月)

報告書番号: R25JACA58

利用分野: JSS大学共同利用

PDF(準備中)

• 責任者: 佐藤慎太郎, 東北大学大学
• 問い合せ先: 佐藤慎太郎(shintaro.sato.c3@tohoku.ac.jp)
• メンバ: 佐藤 慎太郎

事業概要

流体機械において流れを望ましい状態に制御することはエネルギー損失の観点から重要な技術である. しかし, 流体機械周りの流れは乱流に遷移している場合が多く, 流れ場の状態を正確に把握し, 適切な制御入力を決定することは困難である. 本研究では, 複雑な流れ場データの中から, 能動的制御を実現するうえで重要な流れの特徴構造を抽出し, それに基づく新たな流体制御則を提案・構築することを目的とする.

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, 乱流場の時系列データから特徴構造を抽出し, その特徴構造のパラメータ依存性をモデリングし, 能動制御に向けた知見を獲得することを目的としている. 従って, この目標を達成するためには, 多数のパラメータに対する乱流場の時系列データを取得することが必要不可欠である. JAXA スーパーコンピュータを使用することで, 多くのパラメータに対する乱流場の数値計算を実行することができ, 得られらた数値計算結果から抽出される特徴構造のパラメータ依存性の調査が可能になる.

今年度の成果

今年度は, 昨年度に考案した行列多様体を用いたパラメトリックなモード解析手法による翼周りの流れ場解析を行った. 特に, spectral POD モードのパラメータ依存性を調査する研究を行い, 未知パラメータに対する SPOD モードが張る部分空間の補間方法を考案した. また, 従来は Grassmann 多様体に着目したモード解析手法に限られていたが, 本手法を Stiefel 多様体にも適用できるように拡張し, その上でモードの感度解析が実施できることを示した. さらに, パラメトリックな部分空間表現は, 少数センサデータから流れ場を推定する問題にも適用できることを示し, この問題に対して幅広いパラメータ範囲に渡って適用できるフレームワークを構築した.

成果の公表

-口頭発表

1. S. Sato and O. T. Schmidt, “Parametric representation and sensitivity analysis of proper-orthogonal-decomposition modes on matrix manifolds,” APS Division of Fluid Dynamics Annual Meeting, Houston, TX, November 2025.

2. 重清雄大, 佐藤慎太郎, 大西直文, 「部分空間補間に基づく表面圧力データを利用した二次元翼周りの速度場推定」, 第39回数値流体力学シンポジウム, 北九州市.

3. Y. Zhu, S. Sato, and O. T. Schmidt, “SPOD Mode Interpolation with Frequency Alignment on Grassmannian Manifold”, 2026 AIAA SciTech Forum, Orland, FL, January 2026.

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: 1 - 1024
• 1ケースあたりの経過時間: 72 時間

JSS3利用量

総資源に占める利用割合※1(%): 0.06

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。

※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

※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(2025年2月～2026年1月)