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宇宙航空研究開発機構Japan Aerospace Exploration Agency

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(1)

宇宙航空研究開発機構特別資料

JAXA Special Publication

第4回 EFD/CFD 融合ワークショップ

The 4th Workshop on Integration of EFD and CFD

  開 催 日:平成 23 年 1 月 25 日

  開催場所:秋葉原コンベンションホール

2012 年 1 月

January 2012

宇宙航空研究開発機構

Japan Aerospace Exploration Agency

(2)

目 次

1.開催趣意書 ……… 1

2.実行委員会 委員名簿 ……… 2

3 .プログラム ……… 3 4.発表資料

1. Particle Tracking Accelerometry による PIV の粒子追従性問題からの解放

Release from tracer particle conditions using Particle Tracking Accelerometry ……… 5 村井祐一(北海道大学)

2. 流体科学と EFD/CFD 融合:乱流研究から見る平均場ダイナモ Fluid Science and EFD/CFD Integration:

 Mean-Field Dynamo in Light of Turbulence Research ……… 23 吉澤 徴(JAXA、客員)

3. 気象学における 4 次元変分法データ同化

4-Dimensional Variational Data Assimilation in Meteorology ……… 35 露木 義(気象研究所予報研究部)

4. JAXA「次世代超音速機技術の研究開発」計画における EFD/CFD 連携と将来の課題

Complementary role and challenge of EFD and CFD on the National Experimental

 Supersonic Transport Program by JAXA ……… 51 吉田憲司(JAXA)

5. 日本における EFD/CFD 融合- JAXA からの提言-

Integration of EFD and CFD in Japan– A Proposal from JAXA – ……… 77 口石 茂、渡辺重哉、相曽秀昭、松尾裕一(JAXA)

5.パネルディスカッション「日本における EFD/CFD 融合の方向性」 ……… 97

(3)

The 4th Workshop on Integration of EFD and CFD

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(6)

JAXA Workshop on EFD/CFD-Fusion 1/25 2011 @ Tokyo

Particle Tracking Accelerometry 䛻䜘䜛 PIV 䛾⢏Ꮚ㏣ᚑᛶၥ㢟䛛䜙䛾ゎᨺ

Release from tracer particle conditions using Particle Tracking Accelerometry

ᮧ஭♸୍ 䠄໭ᾏ㐨኱Ꮫ䠅

us g a t cle ac g ccele o et y

ᮧ஭♸ 䠄໭ᾏ㐨኱Ꮫ䠅

Laboratory for Flow Control Search:

Div. of Energy & Environment School of Engineering Hokkaido University

2

Commercialization

PIV 䛺䜙ᕷ㈍䝅䝇䝔䝮䜢㈙䛘䜀῭䜐䛃

GUI 䛾඘ᐇ໬

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PP ฟຊ䛾ᙉ໬

ᕷ㈍

኱Ꮫ◊✲ᐊ

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19802000 ᕷ㈍

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KD

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䖃 ḟ ィ  ᒎ㛤 2000 ௨㝆

኱Ꮫ◊✲ᐊ S

䖃୕ḟඖィ 䜈䛾ᒎ㛤 2000 ௨㝆

(7)

3

Planar to Volumetric PIV

᏶඲ 3 ḟඖィ  (3D-3C)

2 ḟඖィ  (2D-2C) ᏶඲ ḟඖィ  ( )

3-D PTV Planer PIV

( )

MTV

Color 3-D PTV

3 ḟඖィ 

Stereo PIV (2D-3C) Scanning-Stereo PIV Holographic PIV Color PIV (3D 2C)

Scanning PIV (3D-2C)

Color PIV (3D-2C) Tomographic PIV

—-PIV (DoF) (3D-2C)) C l T g hi PIV

— PIV (DoF) (3D 2C)) Color Tomographic PIV

4

Color Tomographic PIV g p

IWPT఍㆟2009䛷Ⓨ⾲

Based on Computer Tomography

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(8)

5

CFD Processes in PIV

Seeding ὶ䜜ሙ䛻䝖䝺䞊䝃⢏Ꮚ䜢ධ䜜䜛

Seeding ὶ䜜ሙ䛻䝖䝺 䝃⢏Ꮚ䜢ධ䜜䜛

Illumination ↷᫂䛻䜘䜚⢏Ꮚᩓ஘ග䜢ᚓ䜛

Photographing 䜹䝯䝷䛻⏬ീ䜢グ㘓䛩䜛

Pre-processing ⫼ᬒ㝖ཤ䠈䝜䜲䝈㝖ཤ䠈ᗄఱᰯṇ Particle Detection ⢏Ꮚᗙᶆゎᯒ䠄䠬䠰䠲䛾䜏䠅

Velocity Calculation ὶ㏿ィ⟬ ( ㏣㊧ , ⛣ὶ ,N-S ண 䠅 Post-processing ⿵㛫䠈ᚤ✚ศ㔞ゎᯒ䠈⤫ィ䠈⾲♧

6

Vector Interpolation

Taylor-Green Vortex 䛾 ᗘศᕸィ 䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁

p

Taylor Green Vortex 䛾 ᗘศᕸィ 䝅䝭 䝺 䝅䝵䞁

┿್䠄ṇゎ䠅 䝻䞊䜹䝹⿵㛫 䜾䝻䞊䝞䝹⿵㛫

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䜾䝻䞊䝞䝹⿵㛫 䠙 PTV ᝟ሗ䜢᭱኱㝈䛻ά䛛䛩

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ᴃ෇ᆺᚤศ᪉⛬ᘧ 䠙 㧗ḟ᣺ືゎ䜢ᢚไ䛩䜛

(9)

7

Recursive Interpolation

C=0 85 C=0 91 C=0 92 C=0 79

p

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C=0.85 C=0.91 C=0.92 C=0.79

m F. Strea m city Vo rt ic

C=0.67 C=0.78 C=0.79 C=0.36

2 U 0

∇ = U 0 ∇ = 4 U 0 ∇ = 6 U 0 ∇ = 6 U 0

∇ ∇ U 0 ∇ ∇ U 0

Ido & Murai (2005) Flow Meas. Instr.

8

Number of Required Vectors

Vorticity Distribution

 ᗘ䜢 ୖ ┦㛵

q

 ᗘ䜢 0.9 ௨ୖ䛾┦㛵 ಀᩘ䛷⿵㛫䠄᚟ඖ䠅䛩 䜛䛯䜑䛾 䠍䛴䛒䛯䜚 䜛䛯䜑䛾 䠍䛴䛒䛯䜚 䛾㏿ᗘ䝧䜽䝖䝹ᩘ

2 U 0

㊥㞳㏫ᩘ 65 17

2 U 0

∇ =

4 U 0

∇ =

17

0 8

∇ = U

6 U 0

∇ =

8 7

 1䛴䛒䛯䜚PTV䝕䞊䝍

(10)

9

Karman Vortex Reconstruction

Re=500䛷䛾ゅᰕᚋὶ䜹䝹䝬䞁 ิ

N-Sᩘ್ゎ ᩘ್ゎ ᢳฟ PTV䝕䞊䝍

㏿ᗘ䝧䜽䝖䝹䝕 䝍ᩘ=10

㏿ᗘ䝧䜽䝖䝹䝕䞊䝍ᩘ=10 ⿵㛫

⿵㛫⤖ᯝ

Murai et al(2002) JSME Int. J. Ser. B, Ido & Murai (2003) Exp Fluids

10

4-D Recursive Interpolation

䝷䝥䝷䝇᪉⛬ᘧ

p

䝷䝥䝷䝇᪉⛬ᘧ

2 U 0

∇ = ∇ = § ¨ © ¨ © ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ x , y , z , σ t t · ¸ ¹ ¸ ¹

4 U 0

∇ 4 ෌ᖐᆺ䠖పḟ䛛䜙㧗ḟ䜈䛾㝵ᒙฎ⌮

0

∇ = U ෌ᖐᆺ䠖పḟ䛛䜙㧗ḟ䜈䛾㝵ᒙฎ⌮

䐟㧗䛔✵㛫ศゎ⬟

6 U 0

∇ = 䐠཰᮰ゎ䛿၏୍ 䐡ᐇ㦂䝕䞊䝍ಖㆤ

2 n U 0

∇ =

䐡ᐇ㦂䝕 䝍ಖㆤ 䐢᣺ືゎ䛺䛧

0

U = Ido & Murai (2005) Flow Meas. Instr.

(11)

12

History of Precision y

▐᫬ᒁᡤ㏿ᗘ䝧䜽䝖䝹⢭ᗘ

▐᫬ᒁᡤ㏿ᗘ䝧䜽䝖䝹⢭ᗘ

5 pixel/frame3bit ) 90 ᖺ௦䜎䛷䛾 PIV

5.8 pixel/frame (6bit) Sub-pixel ฎ⌮䜔 PTV

Pixel Space 40.5 pixel/frame (7bit)

෌ᖐᆺ䜔 PTV 䝝䜲䝤䝸䝑䝗 Pixel Space

LDV3(8bit)HW4(14bit)UVP3(8bitPIV 䛜௒ᚋ 8 䝡䝑䝖௨ୖ䛾 ᐃ⢭ᗘ䛻ྥ䛛䛖䛾䛛䠛

11

Accuracy of PIV y

PIVPTV 䛾⢭ᗘ䛾ྥୖ

⢏Ꮚ㏣ᚑᛶ ᗄఱගᏛ⢭ᗘ ⏬ീฎ⌮⢭ᗘ

Traceability Optics Algorithm

Traceability Optics Algorithm

䠄ᚋฎ⌮䜢ྵ䜐䠅 䝝䞊䝗䜴䜶䜰䞉䝋䝣䝖䜴䜶䜰䛾㛤Ⓨᑐ㇟

ཎጞⓗၥ㢟䛸

䛧䛶୙ኚ䞉ṧ␃

(12)

13

Invariable Traceabilityy

⯪⯧䛾᢬ᢠపῶ PIV 䛾ㄗᕪపῶ ㄗ పῶ

PIV୸

Drag Reduction Error Reduction

PIV୸

䐟 䐠 䐡 䐡㐀Ἴ᢬ᢠ

䐡ᗄఱගᏛㄗᕪ 䐠 ീ

䐟 䐠 䐟 䐠ᙧ≧᢬ᢠ

䐟ᦶ᧿᢬ᢠ

䐠⏬ീฎ⌮ㄗᕪ 䐟㏣ᚑᛶ䛾ㄗᕪ 䐟

Traceability

୺せ◊✲ Nishio et al(2004)

୺せ◊✲ ௒ᚋ䛾ᚊ㏿せᅉ

14

Inevitable Slip Motion p

ẼἻ䝖䝺䞊䝃 ᾮ⁲䞉䝅䝱䝪䞁⋢

ᐦᗘ䞉 ᗘ䜖䜙䛞 Mist & Soap Bubbles Bubble Tracer

ᐦᗘ  ᗘ䜖䜙䛞

Carrier Property

Bubble Tracer Mist & Soap Bubbles

䝬䜲䜽䝻䝞䝤䝹

⾪ᧁἼ

Shock Waves Micro-nano Bubbles

䝤䝷䜴䞁㐠ື ⾑⌫䞉ᚤ⏕≀

㟁☢ሙὋື 䝤䝷䜴䞁㐠ື ⾑⌫ ᚤ⏕≀

Electromagnetic

Brownian Motion Blood & Microbes

䝧䜽䝖䝹䝕䞊䝍䛜኱㔞䛻ྲྀᚓ䛥䜜䛶ಙ䛨䛶䛧䜎䛳䛶䛿㥏┠䟿

(13)

15

Environmental Restriction

䝷䝪௨እ䛾ᐇ㦂⎔ቃ䠄ᶵᲔ䠈ᒇእ䠅䛾Ṥ䛹䛷䛿㏣ᚑᛶ䜢Ḟ䛟 䛂௬䛻䛣䜜䜢౑䛳䛶䛚䛣䛖䛃䛸ゝ䛔䛺䛜䜙ᚋ䛷䜅䜚㏉䜙䛺䛔

⛉◊ᇶ┙䠞 (2007-2009)

␗≀ΰධ䛻ไ⣙䛾䛒䜛⣔

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䝃䜢౑䜟䛦䜛䜢ᚓ䛺䛔䠊 PIV 䛾ᵝ䚻䛺ᛂ⏝ሙ㠃䛷

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NEDO(2005-2009) ( )

㉸㡢Ἴὶ㔞ィ䛾䝖䝺䞊䝃 䛂䝖䝺䞊䝃䛷䛿䛺䛟䝉䞁䝃䞊䛃

୺┠ⓗ䠖 Slip 䛾㐠ື᪉⛬ᘧ䜢❧䛶䜛 Ѝ ㏫ゎᯒ䛷ゎ䛟

16

Particle as Sensor

( )

T T 1 ( )

ὶ䜜䛜⢏Ꮚ㐠ື䜢Ỵ䜑䜛 ⢏Ꮚ㐠ື䛛䜙ὶືሙ䜢ồ䜑䜛 p = T ( )

u u u = T 1 ( u p )

Microbubble Large

bubble bubble

Jet Flow

Light particle Heavy

particle

p

(14)

17

Equation of Motion

( )

1 2

d p

V C R V V p

ρ u = − ρπ − − − ρ − ∇

u u u u g

q

( )

p V p C D 2 R p p p p V p V p p

ρ dt = ρπ u u u u ρ g

InertiaDragGravP.G.

§ d ·

( ) ( ) ( , )

p

L p p p

d D

C V K t d V

dt Dt

ρ τ τ βρ § ·

− − × ∇× + − ¨ − ¸

© ¹

³ u u

u u u

ifiAdd d i

䝖䝺䞊 䐟 䐠 䐡 䐢 䐣 䐤 䐥

LiftHistoryAdded Inertia

䝃⢏Ꮚ 䐟 䐠 䐡 䐢 䐣 䐤 䐥

⢏Ꮚ 䖩 䖩 䖩 䖩 䖩

ẼἻ 䖩 䖩 䖩 䖩

ᾮ⁲ 䖩 䖩 䖩 䖩

18

Seven Force Elements

䐟 ័ᛶຊ

䐠 䐥

ᢠຊ

௜ຍ័ᛶຊ

௜ຍ័ᛶຊ 䝖䝺䞊䝃⢏

Ꮚ䛾㐠ື

䐡 䐤

㔜ຊ ᒚṔຊ

Ꮚ䛾㐠ື

㔜ຊ

䐢 䐣

ṇ୐ゅᙧ ➼ᖜ᭤⥺

ᅽຊ

ᥭຊ

ṇ୐ゅᙧ 䝹䞊䝻䞊䛾➼ᖜ᭤⥺

(15)

19

Combination in Seven

Force Balances

䐠 䐥 䐠 䐥

䐡 䐤 䐤

䐡 䐤 䐡 䐤

䐢 䐣 䐢 䐣

ẼἻ ᚤ⢏Ꮚ ẼἻ

ᵓᡂせ⣲䛜ከ䛔䜋䛹㏫ゎᯒ䛾☜ᗘ䛿㧗䛟䛺䜛 ᝟ሗ㔞䛜ከ䛟 ᵓᡂせ⣲䛜ከ䛔䜋䛹㏫ゎᯒ䛾☜ᗘ䛿㧗䛟䛺䜛䠊᝟ሗ㔞䛜ከ䛟 䛺䜚ண᝿⠊ᅖ䜢⤠䜚㎸䜐ຠᯝ䜢䜒䛴䛯䜑䠊

20

Undesired Conditions

Force Balances

䐠 䐥 䐠 䐥

䐡 䐤 䐤

䐡 䐤 䐡 䐤

䐢 䐣 䐢 䐣

䜲䜽 䝞䝤 䝬䜲䜽䝻䝞䝤䝹

኱䛝䛺⢏Ꮚ

ᵓᡂせ⣲䛜ᑡ䛺䛟䛺䜛䛸 ゎ䜢ᣊ᮰䛩䜛䛣䛸䛜䛷䛝䛺䛟䛺䜛 䝬

ᵓᡂせ⣲䛜ᑡ䛺䛟䛺䜛䛸䠈ゎ䜢ᣊ᮰䛩䜛䛣䛸䛜䛷䛝䛺䛟䛺䜛䠊䝬

䜲䜽䝻䝞䝤䝹䛾ሙྜ䛷䛿ὶ䜜䛻⤌⧊ⓗ䛺ᖸ΅䜢୚䛘䛶䛧䜎䛖䠊

(16)

21

Organized Interaction g

a p

u

p

= − ∇ u a p V d u

p

¦ F V d u

p

T ( )

u u

p

V

p p k

ρ dt = ¦ F ρ

p

V

p

dt

p

T ( ) u

Intrinsic Complex

Simple

Network Rich info Independence Reynolds Number

0.1 1 10 100 1,000 10,000 100,000

p

Ḣᕞ䛾䝃䝑䜹䞊䠄⤌⧊ຊ䠅 ༡⡿䛾䝃䝑䜹䞊䠄ಶேᢏ䠅

౑䛘䜛䛾䛿䛣䛾⠊ᅖ

౑䛘䜛䛾䛿䛣䛾⠊ᅖ

22

Added Functions

Gravity Sensor V p

− ∇

p

V

p

ρ

g

Heavy Particle

Gravity Sensor Vorticity Sensor Pressure

Sensor V pp

( ) ( )

Sensor Acceleration

S Viscosity

( ) ( )

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(17)

23

Bubble Slip Excitation p

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24

Bubble Rapid Response p p

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(18)

25

Formula of Carrier Velocityy

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26

Along Trajectory g j y

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(19)

27

Backward Slip Computation p p

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28

Application to Bubble Plume pp

Cheng and Murai (2005)

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(20)

29

Aero-PIV Project j

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NACA63015 NACA63015

30

PIV for Airfoil

Kanda and Murai (2007)

ኻ㏿⩼䛾ᐇ㦂

Water Mist Soap Bubbles

ὶ⥺஺ᕪ

Water Mist Soap Bubbles ( )

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b

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(21)

31

Mist V.S. Soap Bubbles p

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32

Soap Bubble Trajectory p j y

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(22)

33

Soap in Karman Vortex p

Re=20000

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PTV

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34

Carrier Flow Field

Re=20000

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(23)

35

Summary

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36

Advantage of PTV g

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(24)

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Fluid Science and EFD/CFD Integration: Mean-Field Dynamo in Light of Turbulence Research

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(25)

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(26)

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(27)

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