2.3 CFD 解析 解析 による 解析 解析 による による によるパラメータスタディ パラメータスタディ パラメータスタディ パラメータスタディ .1 解析解析解析 解析モデルモデルモデルモデル
2.3.6 要因効果図 要因効果図 要因効果図 要因効果図
本節では，前節で得られた解析結果を基に，各パラメータとjファクター，fファクター との関係に対しての分散分析結果について述べる．
直交表を用いた実験計画法では表2.3.3に示されるように，どの列においても，同一水準 の実験が同数回実施される．例えば第1 列，第 2 列に割付けたルーバピッチとフィンピッ チの関係をみると，ルーバピッチは0.6mm，0.8mm，1.0mmが9回ずつ現れ，フィンピッチ
も同様な組合せになっているため，式(2.3.13)から(2.3.15)で示すように，各水準での平均値 をとることで，そのパラメータの主効果を取り出すことができる．このようにして得られ た各パラメータとjファクター，fファクターに関する要因効果図を図2.3.11から図2.3.15
に示す．図2.3.11及び図2.3.12はそれぞれ前面風速3m/sでのjファクター，fファクターに
関する各パラメータの主効果を表している．図2.3.11をみるとjファクターに関しては，ル ーバピッチ，フィンピッチ，ルーバ角度による影響が特に大きいことが確認できる．また，
図2.3.12をみるとfファクターに関しては，フィンピッチ，ルーバ角度の影響が大きく続い
てルーバピッチやフィン厚さの影響が大きいことが分る．
各パラメータとjファクター，fファクターの関係について以下で考察する．ルーバピッ チについては，j ファクター，fファクターともに Lp=0.8mm に極値があることが分る．ル ーバフィンではルーバ間を空気が流れることによる境界層の発達の抑制とルーバ前縁部に おける局所的な熱伝達の向上により平均熱伝達率の向上及び圧力損失の増大が得られる．
従って，ルーバピッチが減少するほど，つまりルーバ数が多いほど，その効果は大きくな るが，ルーバピッチが更に小さくなると，ルーバの周りに形成される境界層の影響が相対 的に大きくなり，ルーバ間に空気が流れにくくなるため，上述の効果が得られなくなると 考えられる．その結果，要因効果図に見られるような極値が現れたと考えられる．
フィンピッチに関しては，j ファクター，f ファクターともにフィンピッチの増加に対し て単調減少となっていることが分る．これは，上述の前縁効果において，フィンピッチが 増加するほど，ルーバ間に流入する空気量が相対的に減少するためであると考えられる．
ルーバ角度に関してはjファクター，fファクターともにルーバ角度の増加に対して単調 増加となっていることが分る．これは，ルーバ角度が増加するほどルーバ間に空気が流入 しやすくなるため，上述の前縁効果が得やすくなるためであると考えられる．
フィン厚さに関しては，jファクターとfファクターで傾向が異なり，フィン厚さの増加 に伴い，jファクターは単調減少，fファクターは単調増加となっていることが分る．jファ クターに関しては，フィン厚さが減少するほど，ルーバ間の流路が拡がるため，上述の前 縁効果による熱伝達向上の影響が大きくなると考えられる．一方で，fファクターに関して は，フィン厚さが減少すると流路が拡がることによるルーバ間の相対的な流速低下により，
するため，前述の前縁効果による影響が大きくなり，j ファクター，f ファクターともに増 加すると考えられる．一方で，フィン幅の増加に伴い，熱交換量も増加するため，フィン 後端での温度が低くなり，空気密度は増加する．そのため，フィン幅の増加に伴い，フィ ンの通過風速が相対的に低下するため，jファクターについては，前縁効果の影響が相殺さ れフィン幅の増加に伴い減少傾向になったものと考えられる．
フィン高さに関しては，jファクター，fファクターともにH=7.0mmに極値があることが 分る．フィン高さが減少するほど，フィン効率が増加し，その分熱伝達率も増加するが，
今回の解析においては，表2.3.3に示すようにフィン高さが減少するほどルーバ長さが相対 的に小さくなる．上述の前縁効果が得られるのは，ルーバ部分であるため，フィン高さが 減少するとフィン効率の影響が相殺され，要因効果図に見られるような極値が現れたと考 えられる．
次にパラメータ間の交互作用について述べる．図 2.3.13 から図 2.3.15 は，ルーバピッチ とフィンピッチ間の交互作用，フィンピッチとルーバ角度間の交互作用ルーバピッチとル ーバ角度間の交互作用についてそれぞれグラフ化したものである．なお交互作用とは，パ ラメータ間の任意の水準の組合せで特異な傾向を示すものを言う．図2.3.13～図2.3.15の中 でグラフが交差しているような組合せが確認されるため，これらのパラメータの間に交互 作用がある可能性を示唆しているということが分る．
各水準でのデータ総数 N[ ]k1 =N[ ]k2 =N[ ]k3
( )
=9 (2.3.13) 第[k]列の水準iのデータの和 [ ]∑
= [ ]=
= j N
j j i k i
k x
T
1
, (2.3.14)
第[k]列の水準iのデータの平均値 [ ] [ ] [ ]ki
i k i
k N
x~ = T (2.3.15)
Lp Fp Lα Ft Fd Fh 0
0.02 0.04 0.06
0.6mm 0.8mm
1.0mm 0.6mm
0.8mm 1.0mm
18deg 24deg
30deg 0.09mm
0.11mm 0.13mm
10mm 16mm
22mm 5.0mm
7.0mm 9.0mm
j factor (at 3m/s)
Lp Fp Lα Ft Fd Fh
0 0.02 0.04 0.06
0.6mm 0.8mm
1.0mm 0.6mm
0.8mm 1.0mm
18deg 24deg
30deg 0.09mm
0.11mm 0.13mm
10mm 16mm
22mm 5.0mm
7.0mm 9.0mm
j factor (at 3m/s)
図2.3.11 主効果の要因効果図（j factor）
Lp Fp Lα Ft Fd Fh
0.00 0.20 0.40
0.6mm 0.8mm
1.0mm 0.6mm
0.8mm 1.0mm
18deg 24deg
30deg 0.09mm
0.11mm 0.13mm
10mm 16mm
22mm 5.0mm
7.0mm 9.0mm
f factor (at 3m/s)
Lp Fp Lα Ft Fd Fh
0.00 0.20 0.40
0.6mm 0.8mm
1.0mm 0.6mm
0.8mm 1.0mm
18deg 24deg
30deg 0.09mm
0.11mm 0.13mm
10mm 16mm
22mm 5.0mm
7.0mm 9.0mm
f factor (at 3m/s)
図2.3.12主効果の要因効果図（f factor）
0.00 0.02 0.04 0.06 0.08
Lp=0.6 Lp=0.8 Lp=1.0
j factor (at 3m/s)
Fp=0.6 Fp=0.8 Fp=1.0
(a) j factor
0.0 0.2 0.4
Lp=0.6 Lp=0.8 Lp=1.0
f factor (at 3m/s)
Fp=0.6 Fp=0.8 Fp=1.0
(b) f factor
図2.3.13 交互作用要因効果図（フィンピッチ×ルーバ角度）
0.00 0.02 0.04 0.06 0.08
Lp=0.6 Lp=0.8 Lp=1.0
j factor (at 3m/s)
Lα=30 Lα=18 Lα=24
(a) j factor
0.0 0.2 0.4
Lp=0.6 Lp=0.8 Lp=1.0
f factor (at 3m/s)
Lα=30 Lα=18 Lα=24
(b) f factor
図2.3.14交互作用要因効果図（ルーバピッチ×ルーバ角度）
0.00 0.02 0.04 0.06 0.08
Fp=0.6 Fp=0.8 Fp=1.0
j factor (at 3m/s)
Lα=30 Lα=18 Lα=24
(a) j factor
0.0 0.2 0.4
Fp=0.6 Fp=0.8 Fp=1.0
f factor (at 3m/s)
Lα=30 Lα=18 Lα=24
(b) f factor