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静粛超音速機技術の基礎研究

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: R25JTET01

利用分野: 技術習得方式

PDF(準備中)

  • 責任者: 牧野好和, 航空技術部門Re-BooTプロジェクトチーム
  • 問い合せ先: 石川敬掲(ishikawa.hiroaki2@jaxa.jp)
  • メンバ: 石川 敬掲, 金澤 遼, 守山 宗和, 二村 錬, 清水 海斗, 佐久間 健斗, 土屋 隆生, 山中 一真

事業概要

抵抗低減技術及び低ブーム設計コンセプトを核に, 超⾳速機が旅客機として成⽴するためにキーとなる低ブーム/低抵抗/低騒⾳/軽量機体の全てを同時に満たすシステム統合設計技術及び要素技術を世界に先んじて獲得するため, 鍵技術の開発及び技術実証構想の⽴案を⾏う.

参照URL

http://www.aero.jaxa.jp/research/frontier/sst/ 参照.

JAXAスーパーコンピュータを使用する理由と利点

システム設計研究においては, 低ブーム/低抵抗/低騒⾳/軽量化の技術⽬標を同時に達成するため多⽬的最適設計法を適⽤しており, 複数の評価指標を効率的に評価するためスパコンによる解析が必須である.

今年度の成果

 超音速旅客機の機体/推進系統合設計を向上させるため, 超音速インテークのダクト形状設計と機体影響を緩和する方法について検討した.

 機体との統合度が高い超音速インテークを実現する方策として, 亜音速ディフューザの入口のアスペクト比(以下, AR)を従来よりも大きく設定することが考えられる. 入口ARが大きい亜音速ディフューザに関する設計上の要点を明確にすることを目指し, 簡易な亜音速ディフューザを対象にFaSTARによるCFD解析をJSS3上で実行した. 異なる入口ARを持つ亜音速ディフューザにおける出口マッハ数分布の比較(図1)より, AR=40のように入口ARが非常に大きい場合には亜音速ディフューザの機能である流れの拡散効果が発揮されにくく, 入口ARの設定可能範囲には上限があることが分かった. また, CFD解析データより亜音速ディフューザ内で生じる総圧損失を評価し, 従来程度の入口ARでの亜音速ディフューザ設計を対象とした簡易推算手法による計算結果と比較したところ, 入口ARに対する増加率が大きいことが分かった(図2). 入口ARの増加によりディフューザ入口近傍において不均一な速度分布を生じ, 管内の摩擦係数が周方向, 流れ方向ともに一定と仮定できないためと推察される.

 また, 機体との統合度を高めるため超音速インテークを主翼や胴体表面に直接設置する場合には, それらの壁面上で発達した厚い境界層が超音速インテークに流入する. この境界層の流入に起因するインテーク内部での流れの剥離は, 推進性能の著しい低下を引き起こす. 風洞試験によって, 超音速インテークの圧縮壁(ランプ)の上流に一対のボルテックスジェネレータ(VG)を設置することでインテークの総圧回復率が改善することが確認されており, そのメカニズムを明らかにするために簡易モデルを対象にFaSTARによるCFD解析をJSS3上で実施した. その結果, VGによって誘起される横方向の流れによってランプ中央部に到達する境界層が薄くなり, ランプ面上に形成されるスパン方向の圧力勾配が強くなることが分かった(図3). これによって境界層がランプ外側へ転向・流出しやすくなり, インテーク入口に相当する断面における境界層流入量が減少することを確認した(図4).

Annual Report Figures for 2025

図1: 亜音速ディフューザモデルと出口マッハ数分布

 

Annual Report Figures for 2025

図2: 入口アスペクト比による総圧損失変化と入口近傍マッハ数分布

 

Annual Report Figures for 2025

図3: ランプモデル周りのマッハ数分布と表面圧力分布

 

Annual Report Figures for 2025

図4: インテーク入口相当断面における境界層流入量

 

成果の公表

-口頭発表

二村錬(東京農工大・院), 三木肇, 赤塚純一(JAXA), 渡辺安(JAXA), 亀田正治(東京農工大)”ランプ上流に設置したボルテックスジェネレータによる超音速インテークの性能改善”, 第57回流体力学講演会/第43回航空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム

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: 288 - 1536
  • 1ケースあたりの経過時間: 6 時間

JSS3利用量

 

総資源に占める利用割合※1(%): 0.17

 

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 4241736.89 0.19
TOKI-ST 15033.96 0.02
TOKI-GP 8882.24 0.14
TOKI-XM 0.00 0.00
TOKI-LM 3846.76 0.29
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 0.00 0.00
/data及び/data2 0.00 0.00
/ssd 0.00 0.00

 

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 0.56 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

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) 1008.23 0.71

※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)