ヘリコプタロータブレードの最適設計
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: R25JDA201C22
利用分野: 航空技術
- 責任者: 保江かな子, 航空技術部門航空利用拡大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: 木村 桂大, 田辺 安忠
事業概要
ヘリコプターに代表される回転翼機用ロータブレードの最適設計技術の高度化を目指し, CFD/CSDカップリングによる高忠実度の解析手法と最適化アルゴリズムを組み合わせた空力性能の最適化手法の実証を進めている. 汎用性を確保するため, ホバリング効率+前進飛行効率といった多目的での空力性能最適化を実施した. 消費パワーの小さいヘリブレード形状を特定すると共に, 寄与度の高い設計変数を特定することで, 設計工数を減らしつつ, 性能の高いブレードを設計する技術の獲得を目指す.
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
CFDを用いたロータブレード形状の最適化においては, コード長・ねじり角・前進後退角などの多数の設計変数を変化することになる. 非定常3次元CFDを設計変数セットごとに実行する必要があり, HPC利用が必須となる.
今年度の成果
図1にはCFD解析例として, 翼端渦の可視化図を示した. 最適化用の解析ケースでは計算コストを可能な限り抑えることが重要となるが, 翼端渦の構造が後流域において保持される格子解像度が確保されていることがわかる.
図2には最適化アルゴリズムを実行する上での2つの目的関数に対する性能マップを示した. 横軸はホバリング消費パワー, 縦軸は巡行飛行時の消費パワーであり, 小さいほど有望な設計解であることを意味する. ベースライン形状と比較してホバー・前進飛行効率の両方が向上する設計解が得られている.
図3にはCFD/CSD解析によって得られたブレードの弾性変形履歴の一例を図示した. コード長, 前進後退角などの設計変数を変更するとブレードの物性値（軸位置/剛性）が変化するため, それらの影響を適切に反映することが性能評価において重要となる. 適切なCFD/CSD解析を実施することで, これらの効果を考慮した最適化を進めることができる.
図1: CFD解析例（翼端渦の可視化）
図2: サンプル毎の性能マップ（Hover消費パワー vs Cruise消費パワー）
図3: ロータブレードの弾性変形履歴例（Cruise条件, 方位角 vs 変形量（フラップ/リードラグ/トージョン））
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: 100 時間
JSS3利用量
総資源に占める利用割合※1(%): 0.41
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 | 1111432.93 | 0.05 |
| TOKI-ST | 1613789.74 | 1.67 |
| TOKI-GP | 0.00 | 0.00 |
| TOKI-XM | 0.00 | 0.00 |
| TOKI-LM | 0.36 | 0.00 |
| TOKI-TST | 1626473.31 | 26.58 |
| 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 | 1024.00 | 1.64 |
| /data及び/data2 | 102400.00 | 0.67 |
| /ssd | 30720.00 | 1.87 |
| 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
| 利用量(時) | 資源の利用割合※2(%) | |
|---|---|---|
| ISVソフトウェア(合計) | 9.56 | 0.01 |
※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)