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実験的評価値に基づくプラズマアクチュエータ駆動条件の設計探査
                                                                                  金崎雅博 †        ,松野隆 ††,前田健吾‡,川添博光††
はじめに                                                                              首都大学東京†,鳥取大学††,鳥取大学大学院‡
航空機の空力制御                                                 本研究で対象とするPA
                                           プラズマアクチュエータ(Plasma actuator: PA)とは?
 低速飛行時の高揚力・剥離制御→フラップ・スラット  電極と不導体を用いて,その間に交流電圧を印加するこ  誘電体バリア放電(Dielectric Barrier Discharge:

 高速飛行時の衝撃波→翼型の工夫など          とによって空気を電離させて生まれるジェットを流体制御 DBD)を用いたPA (DBD-PA)
                             に利用
   ➔重量増加・騒音の低減など厳しい制約                                   交流電圧はPWM(Pulse Width Modulation)駆動
                                              小型・軽量に製作可能,機械的な駆動が少ない
   高動圧・大スケールの流れでの空力制御力が必要
    https://twitter.com/akumas614




   空隙による音響
                                    スラット       藤井孝藏,松野隆 「DBDプラズマアクチュエータ -バリア放電を利用した新しい流体制御技
                                               術」日本機械学会,流体工学部門,ニューズレターながれ, 2007年.
   機械的駆動
                           フラップ


PA利用の課題                                            本研究の目的
    PA配置・駆動条件を如何に最適にするか!                           実験的評価値に基づいたプラズマアク                                                                              1
                                                                                                                      モジュレーション周波数: f mod  T [Hz]
 PWMによる電圧印加が効果的であることがわかって                         チュエータ駆動条件最適化システムの                                                    交流電圧の周波数fp に対して5%周期の波形をxm
                                                                                                                                                    1


  いるが,最適な電圧印加条件などは不明確                              開発と有効性の実証                                                            回生成する機器を用いることから,fmodは次のよう
                                                                                                                        に書ける.                    fp
      ➔ 進化計算法で発見したいが…                                                                                                                 → f mod        [Hz]
                                                     最適化法が提示する入力条件と風洞試験が提示す                                                                    20 xm
 高精度な解を得るためには,数秒の現象をコンピュー                            る評価値を直接的にリンク,自動化                                                                               T2
                                                                                                                                               100  [%]
                                                                                                                        デューティ比:     Dcycle
                                                                                                                                                     T1
  タシミュレーションで数時間以上                                       (最適化の結果に従って風洞を自動で駆動)
 風洞試験の評価を最適化ループに反映できれば…                             半円柱を用いた抵抗を最小化問題による実証



最適設計システムの概要                                                                                 システム検証問題
                                                                                            設計対象と風洞試験の条件
                                                                                               半円柱にかかる抵抗値の最小化
                                                                                               2つのPAを設置(半径100mmの半円柱上,85deg., と115deg. )
                                                                                               印加交流電圧22kVpp,主流速度5m/sec. (Re=0.65×105)



                                                                                                                              PA非駆動時の流れ(CD = 0.456)
                                                                                                                                      *CD:抵抗係数(Drag Coefficient)

                                                                                                最適化問題
最適設計アルゴリズムと風洞実験のデータフロー                                                                         目的関数
                                                   Kriging based MOGAによる最適化                      Minimize CD (Drag coefficient)
 NI LabVIEWTMによるデータフローの制御
                                                    (Efficient Global Optimization: EGO)
 最適化ループを自動化                                                                                   設計変数
                                                                                                  2 .0 ≤ xm ≤ 90.0

設計探査結果                                                                                            10.0 ≤ Dcycle ≤ 70.0




                                                                                                         DesA
         Initial samples                                                                                 DesB
         Additional samples                                                                              DesC
                                                                                       xm       Dcycle          CD
 PA駆動がある全試験条件で抵抗低減
                                                                           xm




 試験18回程度で最適な抵抗低減条件を発見(総当たり的実験では1000回以上要する.)
                                                                                 x m [-] D cycle [%] f mod [Hz] C D
   試験コストを98%以上削減!
                                                                           CD Dcycle




                                                                            DesA      2.0     60.0        400.0 0.2985
                                                                            DesB    15.0      25.0         53.3 0.3272
 DesAではxmが小(= T1が小), Dcycleは大 → 小まめなon/offが効果的                             DesC    88.0      55.0          9.1 0.4105
 DesBはDesAよりxmが大, Dcycleは小 → onの時間が短くとも効果的な条件                               最終実験結果及び流れ場と
   総電力をDesAよりも減らしつつ,効果を得る事の出来る駆動条件を発見                                                           空力係数の比較
   大域的手法によって局所的な最適解も取得
                                                          散布図行列による設計問題の可視化
 xmとCDに相関関係,Dcycle とCDには相関が見られず
                                                        まとめ
                                              進化計算法によりプラズマアクチュエータの駆動条件の最適化を実験的評価値に基づき自動的に
                                               行うことが出来る新たなシステムを開発
                                                進化計算による最適化手法と風洞のデータをリンクさせることによる完全自動化

                                                試験コストを大幅に削減!

                                              半円柱周りの抵抗低減効果が大なるPA駆動条件の探査により風洞システムの検証
 Contact: kana@sd.tmu.ac.jp                     大域的に解を発見,多峰性がある問題である事などを理解

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  • 1. 実験的評価値に基づくプラズマアクチュエータ駆動条件の設計探査 金崎雅博 † ,松野隆 ††,前田健吾‡,川添博光†† はじめに 首都大学東京†,鳥取大学††,鳥取大学大学院‡ 航空機の空力制御 本研究で対象とするPA プラズマアクチュエータ(Plasma actuator: PA)とは?  低速飛行時の高揚力・剥離制御→フラップ・スラット  電極と不導体を用いて,その間に交流電圧を印加するこ  誘電体バリア放電(Dielectric Barrier Discharge:  高速飛行時の衝撃波→翼型の工夫など とによって空気を電離させて生まれるジェットを流体制御 DBD)を用いたPA (DBD-PA) に利用 ➔重量増加・騒音の低減など厳しい制約  交流電圧はPWM(Pulse Width Modulation)駆動  小型・軽量に製作可能,機械的な駆動が少ない  高動圧・大スケールの流れでの空力制御力が必要 https://twitter.com/akumas614  空隙による音響 スラット 藤井孝藏,松野隆 「DBDプラズマアクチュエータ -バリア放電を利用した新しい流体制御技 術」日本機械学会,流体工学部門,ニューズレターながれ, 2007年.  機械的駆動 フラップ PA利用の課題 本研究の目的 PA配置・駆動条件を如何に最適にするか! 実験的評価値に基づいたプラズマアク 1  モジュレーション周波数: f mod  T [Hz]  PWMによる電圧印加が効果的であることがわかって チュエータ駆動条件最適化システムの 交流電圧の周波数fp に対して5%周期の波形をxm 1 いるが,最適な電圧印加条件などは不明確 開発と有効性の実証 回生成する機器を用いることから,fmodは次のよう に書ける. fp ➔ 進化計算法で発見したいが… → f mod  [Hz]  最適化法が提示する入力条件と風洞試験が提示す 20 xm  高精度な解を得るためには,数秒の現象をコンピュー る評価値を直接的にリンク,自動化 T2  100  [%]  デューティ比: Dcycle T1 タシミュレーションで数時間以上 (最適化の結果に従って風洞を自動で駆動)  風洞試験の評価を最適化ループに反映できれば…  半円柱を用いた抵抗を最小化問題による実証 最適設計システムの概要 システム検証問題 設計対象と風洞試験の条件  半円柱にかかる抵抗値の最小化  2つのPAを設置(半径100mmの半円柱上,85deg., と115deg. )  印加交流電圧22kVpp,主流速度5m/sec. (Re=0.65×105) PA非駆動時の流れ(CD = 0.456) *CD:抵抗係数(Drag Coefficient) 最適化問題 最適設計アルゴリズムと風洞実験のデータフロー  目的関数 Kriging based MOGAによる最適化 Minimize CD (Drag coefficient)  NI LabVIEWTMによるデータフローの制御 (Efficient Global Optimization: EGO)  最適化ループを自動化  設計変数 2 .0 ≤ xm ≤ 90.0 設計探査結果 10.0 ≤ Dcycle ≤ 70.0 DesA Initial samples DesB Additional samples DesC xm Dcycle CD  PA駆動がある全試験条件で抵抗低減 xm  試験18回程度で最適な抵抗低減条件を発見(総当たり的実験では1000回以上要する.) x m [-] D cycle [%] f mod [Hz] C D  試験コストを98%以上削減! CD Dcycle DesA 2.0 60.0 400.0 0.2985 DesB 15.0 25.0 53.3 0.3272  DesAではxmが小(= T1が小), Dcycleは大 → 小まめなon/offが効果的 DesC 88.0 55.0 9.1 0.4105  DesBはDesAよりxmが大, Dcycleは小 → onの時間が短くとも効果的な条件 最終実験結果及び流れ場と  総電力をDesAよりも減らしつつ,効果を得る事の出来る駆動条件を発見 空力係数の比較  大域的手法によって局所的な最適解も取得 散布図行列による設計問題の可視化  xmとCDに相関関係,Dcycle とCDには相関が見られず まとめ  進化計算法によりプラズマアクチュエータの駆動条件の最適化を実験的評価値に基づき自動的に 行うことが出来る新たなシステムを開発  進化計算による最適化手法と風洞のデータをリンクさせることによる完全自動化  試験コストを大幅に削減!  半円柱周りの抵抗低減効果が大なるPA駆動条件の探査により風洞システムの検証 Contact: kana@sd.tmu.ac.jp  大域的に解を発見,多峰性がある問題である事などを理解