宇宙航空研究開発機構特別資料

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宇宙航空研究開発機構特別資料

JAXA Special Publication

第6回EFD/CFD融合ワークショップ

The 6th Workshop on Integration of EFD and CFD

2015年1月

宇宙航空研究開発機構

Japan Aerospace Exploration Agency

ISSN 1349-113X JAXA-SP-14-006

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目　　次

第6回EFD/CFD融合ワークショップ開催趣意書 ···1

第6回EFD/CFD融合ワークショップ実行委員会委員名簿 ···2

第6回EFD/CFD融合ワークショッププログラム ···3

概要···4

アンサンブル感度解析：アジョイントコード不要論 ··· 資料非掲載上野玄太（統計数理研究所） EFD/CFD融合における3Dプリンタの可能性 ···7

松尾裕一（JAXA）データ同化技術への期待～乱流制御の視点から～ ··· 33

長谷川洋介（東大生産研）不確定性定量化のための効果的手法の確立に向けた基礎研究 ··· 59

下山幸治（東北大流体研）スパースモデリングとデータ駆動科学 ··· 資料非掲載岡田真人（東大新領域）非線形領域におけるEFDと飛行シミュレーションの融合 ··· 83

浅井圭介（東北大）

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6th Workshop on Integration of EFD and CFD

第6回 EFD/CFD融合ワークショップ開催趣意書

実験流体力学（Experimental Fluid Dynamics, EFD）と数値流体力学（Computational Fluid

Dynamics, CFD）は言うまでもなく現代の流体力学における二大手法であり、従来それぞれが独自の

アプローチにより発展を遂げてきました。しかしながら、CFDは物理現象をモデル化して数値的に解を求めている以上、結果の妥当性を実際の流れとの比較により検証する必要がある一方でEFDには EFD固有の不確かさ要素が存在し、また得られる情報にも制限が生じます。すなわち、EFD/CFDいずれも単独では信頼性や有効性を完全に満足することはできないということが言えるでしょう。そこで我々としてはEFD/CFD両者の二元論的な考え方を改めるとともに、単純比較を超えたより深い洞察・

知見を得られるようにするため、さらには双方の信頼性・有効性を向上させ真に実用に供する手法となすために、EFD/CFDの互いの問題点の補完や新たな融合の枠組みの構築によって得られるシナジー効果を見いだすことが重要と考えます。

本ワークショップはこのようなEFDとCFDの融合をテーマとし、流体力学に携わる研究者や技術者が講演やディスカッションを通してその必要性・重要性について認識を深め、かつ知見を広げることを目的としています。平成20年以降、現在に至るまで毎年1回の開催が継続されていますが、平成 24年秋にはワークショップ実行委員の尽力により国際シンポジウム（5th Symposium on Integrating CFD and Experiments in Aerodynamics, Integration2012）の日本開催が実現し、我が国における研究開発成果を広く海外にアピールすることができました。ワークショップ自体も回を重ねる毎に様々な学界・業界から参加者が集まるようになり、実験とシミュレーションの融合が分野を問わない共通の課題、関心事であるという思いを強くいたします。今回もEFD/CFD融合をキーワードに、各分野における国内を代表する先生方に講演をお願いいたしましたので、ご期待下さい。

　今回が第6回となるこのワークショップが、EFD/CFD融合という古くて新しいテーマに関して情報交換を行うよい機会となり、新たな発想による研究開発活動が国内外でより一層展開されるようになれば、開催者として何よりの喜びです。また、本ワークショップは今後も継続させていく予定ですので、

内容についてご意見やご提案等ございましたらぜひともお知らせいただきたく、宜しくお願い申し上げます。

平成26年1月30日第6回EFD/CFD融合ワークショップ実行委員会委員長東北大学流体科学研究所　大林茂宇宙航空研究開発機構（JAXA）航空本部　松尾裕一

* 平成26年11月18日受付（Received 18 November, 2014）

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宇宙航空研究開発機構特別資料　JAXA-SP-14-006 2

第6回EFD/CFD融合ワークショップ実行委員会委員名簿

委員長大林茂東北大学流体科学研究所融合研究クラスター松尾裕一 JAXA航空本部数値解析技術研究グループ委員相曽秀昭 JAXA航空本部数値解析技術研究グループ

浅井圭介東北大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻伊藤貴之お茶の水女子大学大学院理学部情報科学科伊藤健 JAXA航空本部事業推進部技術研究企画室

金崎雅博首都大学東京システムデザイン学部航空宇宙システム工学コース川添博光鳥取大学大学院工学研究科機械宇宙工学専攻

佐宗章弘名古屋大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻澤田恵介東北大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻鈴木宏二郎東京大学大学院新領域創成科学研究科

鈴木俊之 JAXA研究開発本部未踏技術研究センター坪倉誠北海道大学工学部機械知能工学科

浜本滋 JAXA航空本部風洞技術開発センター村上桂一 JAXA航空本部数値解析技術研究グループ山本一臣 JAXA航空本部機体システム研究グループ

吉田憲司 JAXA航空本部 D-SENDプロジェクトチーム

渡辺重哉 JAXA航空本部参与

事務局越智康浩 JAXA航空本部風洞技術開発センター加藤博司 JAXA航空本部風洞技術開発センター口石茂 JAXA航空本部風洞技術開発センター保江かな子 JAXA航空本部風洞技術開発センター

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第 6 回 EFD/CFD 融合ワークショップ 3

第6回EFD/CFD融合ワークショップ

The 6th Workshop on Integration of EFD and CFD

秋葉原コンベンションホール 5A会議室 AKIHABARA Convention Hall: Room 5A

Program

Jan. 30 (Tue.), 2014

10:00-10:10 大林茂 (東北大流体研)

Shigeru Obayashi (Tohoku Univ.) Opening Address

Session 1 < 招待講演#1 > 司会: 口石茂 (JAXA)

Chairperson: Shigeru Kuchi-Ishi (JAXA)

10:10-10:55

上野玄太 (統計数理研究所) Genta Ueno ( Institute of Statistical Mathematics )

アンサンブル感度解析：アジョイントコード不要論

Ensemble-based sensitivity analysis: Adjoint codes are no longer necessary

11:05-11:50 松尾裕一 (JAXA) Yuichi Matsuo (JAXA.)

EFD/CFD融合における3Dプリンタの可能性

Feasibility Consideration on the Use of 3D Printer in Integration of EFD and CFD

Lunch

Session 2 < 招待講演#2 > 司会: 坪倉誠 (北大)

Chairperson: Makoto Tsubokura (Hokkaido Univ.)

13:15-14:00 長谷川洋介 (東大生産研) Yosuke Hasegawa (Univ. Tokyo)

データ同化技術への期待～乱流制御の視点から～

Prospect for a data assimilation technique from the perspective of turbulence control

14:10-14:55 下山幸治 (東北大流体研) Koji Shimoyama (Tohoku Univ.)

不確定性定量化のための効果的手法の確立に向けた基礎研究 Fundamental Studies to Establish Effective Approaches for Uncertainty Quantification

Break

Session 3 < 招待講演#3 > 司会: 川添博光 (鳥取大)

Chairperson: Hiromitsu Kawazoe (Tottori Univ.)

15:30-16:15 岡田真人 (東大新領域) Masato Okada (Univ. Tokyo)

スパースモデリングとデータ駆動科学 Sparse modeling and data-driven science

16:25-17:10 浅井圭介 (東北大) Keisuke Asai (Tohoku Univ.)

非線形領域におけるEFDと飛行シミュレーションの融合

Integration of EFD and Flight Simulation in Nonlinear Flight Regimes

17:20-17:30 松尾裕一 (JAXA)

Yuichi Matsuo (JAXA) Closing Address

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第6回EFD/CFD融合ワークショップ平成26年1月30日秋葉原コンベンションホール

概要

１．アンサンブル感度解析：アジョイントコード不要論上野玄太 (統計数理研究所)

データ同化が完了しても、具体的にどの変数がどのように機能しているかを見出す作業は依然として容易ではなく、専門家の知識が必要となるのが現実である。しかし、変数の関係はすべて既知であるのだから、原理的にはモデル内に解答があるはずである。そこで、データ同化による推定値に対するモデル変数の感度を得る方法を開発することとした。微分係数のアンサンブル近似の定式化を行い、

各時間ステップでの微分係数値を求める方法を考案した。巨大次元の変数への対処が課題であったが、特異値分解等の線形計算を組み合わせることで、アンサンブルメンバー数だけの手間で済むことを示した。

２． EFD/CFD融合における3Dプリンタの可能性

松尾裕一 (JAXA航空本部数値解析技術研究グループ)

最近の3Dプリンタ技術の進展は目覚ましいものがある。我々も、３Dプリンタの可視化やプレゼンテーションへの利用を含めた新たな可能性について探り始めたところである。本講演では、３D プリンタ技術の動向や EFD/CFD 関連への適用の可能性について報告するとともに、デモ展示を交えた議論や情報交換の機会を提供する。

３．データ同化技術への期待～乱流制御の視点から～

長谷川洋介（東京大学生産技術研究所）

乱流、及びそれに伴う輸送現象は、強非線形性、マルチスケール性を有しており、その自在な制御は依然として困難な課題である。乱流を能動的に制御する場合、２つの主要課題がある。一つは、解像度に限りがありノイズを含んだセンサー情報を用いた流れ場の推定であり、もう一つは、与えられたと流れ場に対する制御入力の最適化である。これまで後者の研究例は多く存在する一方、前者は限られている。講演では、最適制御理論を用いた乱流制御の例を紹介すると共に、有限のセンサー情報に基づく乱流制御の試みを紹介する。

４．不確定性定量化のための効果的手法の確立に向けた基礎研究下山幸治 (東北大学流体科学研究所)

様々な事象に含まれる不確定性の特徴を定量的に記述し、その影響を低減することによって、シミュレーションの検証および妥当性確認、物理現象の正しい理解、設計の信頼性向上などに繋がる。本発表では、不確定性定量化の学術的背景（理論、既存手法、現状の問題点など）を説明した後、当研究室でこれまでに取り組んできた不確定性定量化に関する研究（効果的手法の開発、応用事例など）

を紹介し、最後に不確定性定量化の将来展望と課題を述べる。

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概要

１．アンサンブル感度解析：アジョイントコード不要論上野玄太 (統計数理研究所)

データ同化が完了しても、具体的にどの変数がどのように機能しているかを見出す作業は依然として容易ではなく、専門家の知識が必要となるのが現実である。しかし、変数の関係はすべて既知であるのだから、原理的にはモデル内に解答があるはずである。そこで、データ同化による推定値に対するモデル変数の感度を得る方法を開発することとした。微分係数のアンサンブル近似の定式化を行い、

各時間ステップでの微分係数値を求める方法を考案した。巨大次元の変数への対処が課題であったが、特異値分解等の線形計算を組み合わせることで、アンサンブルメンバー数だけの手間で済むことを示した。

２． EFD/CFD融合における3Dプリンタの可能性

松尾裕一 (JAXA航空本部数値解析技術研究グループ)

最近の3Dプリンタ技術の進展は目覚ましいものがある。我々も、３Dプリンタの可視化やプレゼンテーションへの利用を含めた新たな可能性について探り始めたところである。本講演では、３D プリンタ技術の動向や EFD/CFD 関連への適用の可能性について報告するとともに、デモ展示を交えた議論や情報交換の機会を提供する。

３．データ同化技術への期待～乱流制御の視点から～

長谷川洋介（東京大学生産技術研究所）

乱流、及びそれに伴う輸送現象は、強非線形性、マルチスケール性を有しており、その自在な制御は依然として困難な課題である。乱流を能動的に制御する場合、２つの主要課題がある。一つは、解像度に限りがありノイズを含んだセンサー情報を用いた流れ場の推定であり、もう一つは、与えられたと流れ場に対する制御入力の最適化である。これまで後者の研究例は多く存在する一方、前者は限られている。講演では、最適制御理論を用いた乱流制御の例を紹介すると共に、有限のセンサー情報に基づく乱流制御の試みを紹介する。

４．不確定性定量化のための効果的手法の確立に向けた基礎研究下山幸治 (東北大学流体科学研究所)

様々な事象に含まれる不確定性の特徴を定量的に記述し、その影響を低減することによって、シミュレーションの検証および妥当性確認、物理現象の正しい理解、設計の信頼性向上などに繋がる。本発表では、不確定性定量化の学術的背景（理論、既存手法、現状の問題点など）を説明した後、当研究室でこれまでに取り組んできた不確定性定量化に関する研究（効果的手法の開発、応用事例など）

を紹介し、最後に不確定性定量化の将来展望と課題を述べる。

1

５．スパースモデリングとデータ駆動科学

岡田真人（東京大学大学院新領域創成科学研究科）

近年、統計学、機械学習、信号処理、通信工学、計測工学といった幅広い分野で、高次元データのスパース性に注目したスパースモデリング(SpM)の方法論が提案されている。本講演では SpM による、

ブラックホールの可視化や MRI の高速計測を紹介し、データの背後にあるモデルの自動抽出の可能性について紹介する。次に、生命・脳科学、医工学、地球惑星科学・天文学などの幅広い分野に関して普遍的な、SpMによるデータ駆動型科学の創成について議論する。最後に、流体力学で用いられる POD (Proper Orthogonal Decomposition) によるモード抽出をとりあげ、SpMによる、その新たな進展を探る。

６．非線形領域におけるEFDと飛行シミュレーションの融合浅井圭介（東北大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻）

近年、航空機が飛行中に異常姿勢運動を引き起こし制御不能になる事故が頻発している。同様の事故は、過酷な環境で使用される UAV などの無人航空機の場合でも報告されている。従来、航空機の飛行シミュレーションには Bryan に始まる安定微係数に基づく線形理論が適用されてきたが、

“Upset”すなわちはく離や渦崩壊を含む「非線形領域」への適用には限界がある。このような飛行領域において航空機の運動を支配するのは非線形かつ非定常の空気力であり。それらを考慮した新しい飛行力学の構築が必要とされる。本講演では、実験流体（EFD）と飛行力学（FD）の融合によって、非線形領域における航空機の運動をモデル化する新しい技術の現状と将来展望について述べる。

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EFMC8, Sept. 13-16, 2010 B. Frohnapfel, A. Stroh, Y. Hasegawa, N. Kasagi

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(51)

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Significant drag reduction from the onset of the control Mean reduction rate: 12%, Maximum rate: 18%

Wall friction τw

Without control

With the present control

V-Control (Choi et al. 1994)

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(58)

下⼭山幸治

東北北⼤大学流流体科学研究所

第6回EFD/CFD融合ワークショップ，2014年年1⽉月30⽇日

不不確定性定量量化のための効果的⼿手法の確⽴立立に向けた基礎研究

東北大学流体科学研究所

Institute of Fluid Science, Tohoku University

Outline

✓Fundamentals of Uncertainty Quantiﬁcation

✓Research Topics

•Polynomial Chaos Expansion with Order Adjustment

✴Prof. Shigeru Obayashi (Tohoku Univ.)

✴Mr. Akihiro Inoue (Tohoku Univ.)

✴^JAXA/NSRG

•Dynamic Adaptive Sampling based on Kriging Surrogate Model

✴Dr. Soshi Kawai (JAXA/ISAS)

✴Prof. Juan J. Alonso (Stanford Univ.)

✓Summary & Future Work

2

(59)

CFD Challenges

3

Vision 2030 ”Where we believe CFD should go”

•Accurate prediction of boundary layer transition

•Improved RANS model for eﬃcient complex ﬂow analysis

•Accurate prediction recovery, dynamic distortion, and swirl patterns at the Aerodynamic Interface Plane (AIP) for propulsion integration

•Accurate prediction of shock-‐‑‒boundary layer in presence of corner ﬂows

•An advanced turbulence model within a single framework for accurate unsteady ﬂow phenomena

•Eﬃcient and robust mesh adaptation for complex conﬁgurations

•Error estimation and uncertainty predictions

•Multidisciplinary analysis (aeroelasticity, etc.)

[Andersen 2012]

[pssap.stanford.edu]

Predictive Science Academic Alliance Program (PSSAP)

Predictive Simulations of Multi-‐‑‒Physics Flow Phenomena, with Application to Integrated Hypersonic Systems

Uncertainty Quantiﬁcation (UQ)

Science of quantitative characterization and reduction of uncertainties in applications [wikipedia.org]

4

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PDF(ξ)

宇宙航空研究開発機構特別資料