15 0302 fastarフォーラム2016

首都大学東京

金崎雅博

首都大学東京におけるHPC環境の利用とFaSTARの空力最適設計への応用

FaSTARユーザフォーラム 2016

目次はじめに

大学における航空宇宙機最適設計

空力評価の設計への活用

HPC環境の構築・利用

自前のPCクラスタ

他大学スパコン設備との連携

JHPCN

FaSTARの設計への活用事例

旅客機の離着陸経路最適化

火星探査航空機の展開シミュレーション

超音速航空機エンジン統合最適設計

FaSTARへの期待

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はじめに(1/2)

大学における航空宇宙機最適設計

概念設計（ポテンシャルソルバ，DATCOMなど）

詳細設計（Euler，RANS計算）

時系列的分析（非定常流れ，動特性，飛行力学）

ターゲットの設定

翼型，既存型航空機

革新的航空機，超音速航空機，宇宙往還機

詳細特性の把握，ハザードシミュレーション，帰還・着陸時の制御性

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はじめに(2/2)

空力評価の設計への活用

ポテンシャルソルバ → 汎用PC程度

Euler，RANSソルバ → 研究室のPCクラスタくらいでもなんとか？

高詳細なRANS, LES, DESを用いた研究 → スパコンが無いと厳しい

設計・分析の活用においては

多数のパラスタ（データ分析・飛行力学連成）

進化計算法では数千～の計算ケース Surrogate modelを用いて対応も，やはり100ケース程度は必要

揚力=重量と中立安定の条件の下で最適化を行うことが適切

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HPC環境の構築・利用(1/3)FaSTARの利用に当たっては，何らかの研究に関わる関係が必要（JAXAとの共同研究，委託，研修生など）

使うノードのMACアドレスなどが必要

自前のPCクラスタ

数百万円程度のものが主力？

6~8coresのCPUが64個程度

メモリ：128GB• CPU : Six-Core Intel Xeon Processor X5690(130W)

(3.46GHz/12MB/QPI=6.4GT/s)×2CPU (計12Core)

• メモリ : 32GB (16GB×2)，HDD : 2TB(7200rpm /SATA)×4 とは言え，1度に適切な格子を用いたRANS計算が出来るのは1-2個の計算で，数時間はかかる．

学生16人×100サンプル？

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HPC環境の構築・利用(2/3)他大学スパコン設備との連携

外部利用者としてお金を払う

2,700,000秒で約10万円（北海道大学情報技術スパコンセンター）

首都大学東京は，北大と名古屋大のセンターと法人契約がある

学生は使えない，時間も少ない

HPC研究を行わない教員もいるので，いつ教員毎課金になってしまうか…

ほとんどの施設に提案公募型共同研究がある

今年度，4機関6名の代表として北大の公募に採択

ほとんどは毎年採択される必要がある

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HPC環境の構築・利用(3/3)学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

(JHPCN)

計画に基づいて，複数個所の施設を組み合わせて用いることができる

チームを組むことが理想的• 過去に共同研究者として採択経験あり，次年度は代表で1件（6機関11名），副代表（4機関6名）で1件申請済み

メンバーの管理が割と大変，報告書もきっちり

申請時にHPCI IDを取得する必要がある（共同研究者全員）

複数のリソースを使えるが，計算結果の一意性などは自身で調べる必要がある．

内容によっては企業も出すことができる

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FaSTARの設計への活用事例(1/19)


目的：Hi-fidelityな計算に基づく空力を用いた動特性

の取得，経路計算とハザード時の最適空力制御設計が出来るフレームワークの構築

問題点：経路中で時系列的に空力を取得する必要性，Hi-fidelityな計算に時間がかかる，データ量が膨大

解決策：データベースを構築，Kriging法による

期待する成果：ハザード時の空力制御特性の事前取得，革新的航空機への適用

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FaSTARの設計への活用事例(2/19)FaSTARによる空力係数・微係数の導出例

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FaSTARの設計への活用事例(3/19)旅客機の離着陸経路最適化

Kriging予測を用いるために必要なデータベース規模

Mach数と迎角を実験計画法によりサンプリング

50以上のサンプル点が必要

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Common Research Model に対する空力係数の取得

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1ケース当たり，5000-

8000sec.（80並列計算の場合）



マイクロバーストを受ける航空機の着陸経路最適化

着陸進入開始の高度，迎角，エレベータ角が変数

Cost関数を最小化する方向にそれぞれを時間変化

最適化にはEfficient Global Optimizationを用いる

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着陸進入開始の高度，迎角，エレベータ角が変数

Cost関数を最小化する方向に時間変化させる

最適化にはEfficient Global Optimizationを用いる

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w/o microburst effect

w/ microburst effect

FaSTARの設計への活用事例(7/19)火星探査航空機展開時空力に関する検証

目的：ヒンジ部に不適当な空力モーメントがかかると探査航空機が飛行に遷移できないことから，ヒンジに対する空力モーメントなどの調査

問題点：形態が複雑である，条件が多様

期待する成果：ヒンジ角をtoe-outするようにつけると

，頭から離脱できた際にはヒンジ周りのモーメントを大きくできるのではないか，と言う仮説の実証

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FaSTARの設計への活用事例(8/19) 15

火星探査航空機展開時空力に関する検証

格子形成にはMEGG3Dを利用（Hexameshを用いると，折りたたまれている形態で，ヒンジ部が埋められてしまったため(Concave形状に対する稜線情報が不十分？)）

1ケース当たり，5000-8000sec.（128並列計算の場合）



CM_openCM

_open

CM_open

CM

_open





翼展開中の翼間干渉に関して理解された

揚力

流線

循環

揚力循環循環

胴体

翼

胴体


超音速航空機エンジン統合設計

目的：エンジン統合・非統合もFidelityとして扱う「形状fidelity」と言う考えを導入した，Multi-fidelity設計法の確立・設計の効率化

期待する成果：揚力・安定に関わる部分を中心的に設計することを主眼に，Hi-fidelity計算をエンジン統合

設計の効率化をはかる，概念設計と詳細設計を（より）シームレスにつなげることによる実務の効率化も

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ハイブリッド近似関数法による手法により試行

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FaSTARの設計への活用事例(14/19)超音速航空機エンジン統合設計

50人乗り程度の機体を想定

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z zxxc

rczc

xc

atezte

x

キャンバー設計空間



サンプリングの結果（FaSTARによる計算分）

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サンプリングの結果・分析の妥当性

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High-Fidelity解析を含むサンプリングではエンジンナセルと主翼との距離を変化させる設計変数の感度が高い

主翼内翼後縁に正圧領域⇒エンジンナセルからの流れの影響



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Hybrid近似関数法を適用したMulti-Fidelity最適設計により，優良な翼型形状を獲得

低抵抗に関する知見の獲得寄与度解析により高感度となる設計変数を確認

• エンジンナセルからの流れの干渉により，ナセルと主翼の距離に関わる設計変数が高感度となる．

• 主流と後縁の衝突による影響から，捩り下げ＆最大キャンバー高さが高感度となる．

• エンジンナセルと主翼の距離をとりつつ，後縁が下に出ないように設計し，流れの干渉，乱れを抑制することで低抵抗化

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FaSTARへの期待（不安も） Hexameshとの組み合わせにより，手戻りが少なく設計サイクルへの組み込みが容易なソルバ― （自動化にはストレージ容量などが問題）

Euler，RANSからLES，DESまでの実行が可能

スキームなども各種

ポータルサイトから質問が出来る，などのサポート体制

コードの中身は（例外を除き）公開され無いことから，研究・教育の面で不安

プログラミング教材の充実に期待（物体適合，時間発展など）

スパコンの申請に通らなければ，詳細な計算が出来ない

例えば，他施設への提案公募に出す努力をしたものの，採択に至らなかったユーザーにはJSS２などの一部リソースを解放するなどの制度が整備されると嬉しい．

計算機が変わった際に，継続的に研究しずらい

FaSTAR使用認証法を何か御検討頂ければ．

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Engineering