6久留米工業大学

インテリジェント・モビリティ研究所 研究報告

2022

目次

研究・技術報告山口卓也
ニューラルネットワークによる大型ディーゼルエンジンにおける摩擦平均有効圧力（FMEP）の予測および FMEP に関するパラメータ検討

インテリジェント・モビリティ研究所 活動報告

編集後記

研

究 ・ 技

術

報 告

「研究・技術報告」

ニューラルネットワークによる大型ディーゼルエンジンにおける摩擦平均有効圧力（FMEP）の予測および FMEP に関するパラメータ検討
1. はじめにディーゼルエンジンは正味熱効率が高く CO2 の排出が少ない内燃機関である．その一方で，地球温暖化の抑制の観点から正味熱効率をさらに向上させ，ディーゼルエンジンからの CO2 の排出量を低減することが強く求められている．エンジンの正味熱効率の向上には冷却損失や機械損失などの低減が必要であり，特にエンジン内部の摩擦損失や補器類の駆動損失などからなる機械損失の低減
は，正味熱効率の改善に直接寄与することから，この低減は重要な課題である．
近年，エンジンの開発プロセスにおいて MBD (Model Based Development)の手法が取り入れられている．1 次元および 3 次元シミュレーションツールを利用したエンジン性能予測計算における摩擦平
均有効圧力(FMEP)は，Chen-Flynn により提案された筒内最高圧力(Pmax)と平均ピストン速度(Cm)を関数としたモデル(1)を用いて予測されることが多い．Chen- Flynn により提案されたモデルは，実験結果をベースに Pmax と Cm に関するモデル定数を適正化することで，FMEP を簡便に予測できる利点を有しており，工学的に重要な点は抑えられている．しかし，Chen- Flynn モデルが提案された時代のディーゼルエンジンと異なり近年のディーゼルエンジンはコモンレール燃料噴射システムを採用し，機関速度に依存することなく燃料噴射圧力を変化させることが可能になったことに加えて，燃料の多段噴射などによりシリンダ内の圧力プロフィールを変化させることも可能となり，燃焼位相および熱発生率プロファイルを大きく変化させることが可能となっている．このような現在のディーゼ
ルエンジンにおいて，Pmax と Cm のみを考慮した Chen-Flynn モデルによる FMEP の予測では，燃料噴射圧力やシリンダ内の圧力プロフィールなどの変化が FMEP に及ぼす影響を十分に考慮することができていないのではないかと考えられる．このため，エンジンの開発段階における 1 次元および 3次元シミュレーションにおいて精度の高い正味のエンジン性能予測を行うためには，Pmax と Cm に加えて燃料噴射圧力の変化，燃焼位相および熱発生率に関連する因子も考慮した新たな FMEP の予測手法が必要であると考えられる．そこで，本研究は新たな FMEP の予測手法として，機械学習のひとつであるニューラルネットワークの適用を試みた．近年，エンジン性能や排気性能の予測にニューラ
ルネットワークの利用が試みられており(2)(3)，今後もエンジンの研究・開発における様々な領域に適用されていくと考えられる．本研究では，大型単気筒ディーゼルエンジンの様々な運転条件における実験から得られた FMEP や燃焼状態に関する実験結果を教師データとして，ニューラルネットワー
クで FMEP に関する機械学習を行った．その後，機械学習を行ったニューラルネットワークによりFMEP の予測を試みたので，その予測結果について報告する．また本研究では，FMEP を予測するための学習済みのニューラルネットワークモデルと 1 次元エンジン性能計算ツール（GT-POWER）を用
いて，圧縮比や等容度などの因子が FMEP および図示平均有効圧力（IMEP）に及ぼす傾向ついて品
質工学により検討を行ったので，この検討結果についても報告する．
2. 実験装置
2.1. 研究用大型単気筒エンジン
ニューラルネットワークにおける機械学習用のデータは，研究用の大型単気筒ディーゼルエンジ
ンの実験結果を使用した．表 1 は大型単気筒ディーゼルエンジンの主要諸元を示す．本実験エンジン
はデジタル可変バルブ(4)を装着し，吸排気バルブの開閉時期を任意に変化することができる．燃料噴
射システムはコモンレール方式である．また，大型単気筒エンジンにおける過給は，エンジンから独立したモータ駆動の外部過給機を使用し，吸気圧力と排気圧力をそれぞれ独立に設定することができる．エンジン性能実験は，モータ駆動の外部過給機によるプラスのポンプ仕事を失くすため，吸気圧力と排気圧力を同じ圧力まで高めた条件で実施している．これらの実験における冷却水温度は80±2℃に制御されている．
2.2. 動力計測装置
大型単気筒エンジンにおける機関速度およびエンジントルクは，明電舎製の動力計で計測した．また，燃焼解析には小野測器製の DS-2000 シリーズを，そして筒内圧ピックアップ はキスラー社製水
冷 Type6043A を使用した．
１

「研究・技術報告」
2.3. 供試燃料と潤滑油
供試燃料は低硫黄分の軽油（JIS2 号，S 分 5ppm）を使用した．また，潤滑油は低サルファエンジ
ンオイル（SAE10W30）を使用した．
2.4. FMEP の算出方法
FMEP は動力計により計測されたエンジントルクから正味平均有効圧力(BMEP)を求め，指圧線図の計測結果から求めた図示平均有効圧力（IMEP）およびポンピング平均有効圧力（PMEP）より式(1)から求めた．
FMEP = IMEP + PMEP – BMEP

(1)
Table 1 Engine specifications

Item

Specifications

Engine type
Displacement
Bore × Stroke
Max. engine speed
Injection system
Piston material
Aspiration
EGR system

DI single cyl. 4 valve
2004
135×140
2000
Engine driven common rail system
Steel (Monotherm)
Externally supercharged
High pressure loop

cm 3
mm
rpm

3. 機械学習に用いる実験データの取得条件について
本研究は FMEP の予測を目的として，ニューラルネットワークにて機械学習を行う．機械学習に使用する教師データは前述したように，大型単気筒ディーゼルエンジンの実験結果を用いる．機械学
習における教師データおよび検証用データとして使用する実験データの総数は 5227 点である．これ
らの実験データは図 1 に示す運転条件において取得されたものである．図 1 における円のサイズは実験データ数を示しており，本研究の機械学習に使用する実験データの多くは大型商用車において運転頻度の高い機関速度 Ne=1000～1200rpm の中負荷および高負荷条件において取得されたもので
ある．
2.5

25

2.0

37

1

50

609

138

232

463

2

47

1

2

10

41
8

BMEP MPa

5

1.5

3

4

2
12

4

3
167

2

11
6

1.0

32

4

3

1331

4

98
3

164

249

53

269

33

233

1
67

0.5

593

18

16
15

86

1000

1200

17

28

4

3

6

7

1400

1600

0.0

400

600

800

1800

2000

2200

Engine speed rpm

Fig. 1 Operating conditions of experimental data
4. 重回帰分析による FMEP に影響する因子の特定
前述したように，従来から広く利用されている Chen-Flynn による FMEP の予測モデルは筒内最高圧力（Pmax）および平均ピストン速度（Cm）のみが FMEP に対し強く影響する因子として考慮されており，燃焼位相や熱発生率に関する因子などが FMEP に及ぼす影響については深く検討されてこな
２

「研究・技術報告」
かった．このため，本章ではニューラルネットワークによる FMEP の予測モデル構築に先立ち，Pmax
や Cm 以外に FMEP に強く影響している因子について大型単気筒エンジンの 5227 点の実験結果を用
いて重回帰分析により検討した．
4.1. 重回帰分析の対象とする因子について
ここでの重回帰分析では，FMEP を目的変数とし下記の 11 因子を説明変数とした．これらの説明変数は，重回帰分析において変数間の多重共線性が生じないよう考慮し選定を行った．表 2 は 5227 点の実験結果における FMEP および説明変数に設定した 11 因子の最大値，最小値，平均値および標準偏差を示す．
・平均ピストン速度 Cm [m/s]・圧縮比 ε・有効圧縮比 εeffec
・膨張行程中の圧力上昇率の最大値 [kPa//deg.]
・膨張行程中の圧力上昇率の最大となるクランク角 [deg. ATDC]
・質量燃焼割合 30% MFB30 [deg. ATDC]
・燃料噴射圧力 Pinj [MPa]・筒内最高圧力 Pmax [MPa]・筒内圧力が最大時となるときのクランク角 [deg. ATDC]
・潤滑油温度 Toil [℃]・等容度 ηgl
本章における重回帰分析では，FMEP への影響度を検討する説明変数の全てに標準化処理を実施した．これは，重回帰分析後に求められる各因子の標準偏回帰係数を用い，各因子の FMEP への影響度
を直接比較するためである．各因子の標準化は式(2)にて行った．ここで，μ は各因子の平均値，σ は各因子の標準偏差である．

𝑧=

𝑥−𝜇

(2)

𝜎

Table 2 Range of objective variable and explanatory variable in multiple regression analysis< Objective variable >Maximum

Minimum

AverageStandard deviation

448.1

91.0

254.2

60.326

Maximum

Minimum

AverageStandard deviation

9.3

2.8

5.3

0.784

Compression ratio

30.0

14.0

20.5

3.418

Effective compression ratio

30.0

7.6

17.6

3.605

Max dP/dθ
in expansion stroke

2006.36.4

745.6

361.891

Crank angle at Max.dP/dθin expansion stroke deg. ATDC

355.00

0.00

4.31

8.492

Mass fraction burned 30% MFB30 deg. ATDC

16.75

-7.75

5.49

3.246

Fuel injection pressure Pinj

306.2

81.0

190.8

32.101

31.0

5.7

17.9

6.382

20.25

-0.25

8.60

3.085

91.4

59.3

79.7

1.625

100.0

80.0

95.2

2.755

Friction mean effective pressure FMEPkPa

< Explanatory variable >Mean piston speed Cm

m/s

kPa/deg.

MPa

Maximum in-cylinder pressure Pmax
Crank angle at maximum
in-cylinder pressure deg. ATDC
Lubricant oil temperature Toil
Degree of constant volume η gl

℃

MPa

３

「研究・技術報告」
4.2. 重回帰分析の結果について本章における重回帰分析の結果，自由度調整済み決定係数は R2=0.771 であり，おおむね適合度の高い重回帰式を得ることができた．また，表 3 は重回帰分析の結果一覧（標準偏回帰係数，T 値の絶対値，p 値および分散拡大要因）を示す．各説明変数の分散拡大要因（VIF）は，VIF<5.0 であり，本章での重回帰分析においては変数間の多重共線性を回避できていると考えられる．
図 2 および図 3 は重回帰分析における各説明変数の標準偏回帰係数と T 値の絶対値を示す．重回
帰分析における標準偏回帰係数と T 値の絶対値の結果から，筒内最高圧力と平均ピストン速度の標
準偏回帰係数および T 値の絶対値は他の因子と比較し大きく，FMEP に対して強く影響を及ぼす因子であり，Chen-Flynn の FMEP 予測モデルにおいて代表的な因子として考慮されている妥当性を確認することができる．その一方で，圧縮比，燃料噴射圧力，筒内最高圧力が最大となる時のクランク角および等容度の標準偏回帰係数と T 値の絶対値は無視できるほど小さくはなく，これらの因子もFMEP に対して影響していることが示唆されている．この重回帰分析による結果は，筒内最高圧力や平均ピストン速度に加えてこれらの因子が FMEP 予測モデルに考慮される必要があることを示している．また，ここでの重回帰分析の結果，有効圧縮比，膨張行程中の圧力上昇率の最大値，膨張行程
中の圧力上昇率の最大となるクランク角および MFB30 の標準偏回帰係数と T 値は小さく，これらの因子が FMEP に対する影響は小さいと考えれる．ここでの解析において，潤滑油温度の標準偏回帰
係数と T 値の絶対値が小さく，潤滑油温度が FMEP に及ぼす影響度は小さくなっている．これは，重回帰分析に使用した 5227 点の実験データのほとんどが潤滑油温度 Toil=80±2℃に温度コントールされた条件で取得されていることから，FMEP への影響度が小さいと分析されている．
Table 3 Result of multiple regression analysis
Standard partial
regression
coefficient

Absolute valueof T-value

p-value

Variance inflation
factor VIF

Mean piston speed Cm

0.228

27.2

0.00

1.600

Compression ratio-0.079

8.8

0.00

1.840

Effective compression ratio-0.009

1.0

0.31

1.668

Max dP/dθ
in expansion stroke-0.009

0.8

0.43

2.624

Crank angle at Max.dP/dθin expansion stroke

0.007

1.0

0.30

1.133

Mass fraction burned 30% MFB30

0.018

1.3

0.21

4.615

Fuel injection pressure Pinj

0.075

9.4

0.00

1.435

Maximum in-cylinder pressure Pmax

0.763

90.3

0.00

1.628

Crank angle at maximum
in-cylinder pressure

0.141

17.2

0.00

1.552

Lubricant oil temperature Toil

-0.007

1.0

0.34

1.150

Degree of constant volume η gl

-0.170

13.7

0.00

3.508

kPa/deg.

1.0
M aximumin-cylinderpressureStandard partial regression coefficient

0.8

0.6

0.4
M ean
pistonspeed

0.2
Crank angle
at M ax.dP/dθin expansion
strokeFuel
Injectionpressure

Crank angle
at maximum
in-cylinderpressure

M FB300.0
Effective
M ax dP/dθ
Compression compression in expansion
ratio
ratio
strokeLubricantoil temperature-0.2

Degree ofconstant
volume-0.4

Fig. 2 Result of standard
４partial regression coefficient「研究・技術報告」
100

M aximumin-cylinderpressure

90

Absolute value of T-value

80
70

60
50
40
30

M ean
piston
speed

20
10

Compression
ratio

Crank angle
Effective
M ax dP/dθ at M ax.dP/dθcompression in expansion in expansion
ratio
strokestrokeFuel
Injectionpressure

Crank angle
at maximum
in-cylinderpressure

Degree ofconstant
volumeLubricantoil temperature

M FB300

Fig. 3 Result of absolute value of T-value
5. ニューラルネットワークについて
ニューラルネットワークとは，人間の脳内における神経細胞の回路網を人工ニューロンという数式モデルで表現したものであり，機械学習の手法のひとつである．図 4 は二ューラルネットワークの構造を示す．ニューラルネットワークは人間の脳の階層構造を模しており，入力層，隠れ層，出力層という 3 つの層から成り立っている．隠れ層は統計的な処理を行うだけでなく，未だ認識されていな
いパラメータ間の相互作用なども予測機能として取り込むことができるという特徴がある．ニュー
ラルネットワークによる機械学習は，教師データ(正解)の入力によって問題を最適化していく教師あり学習と教師データを必要としない教師なし学習に分類される．本研究におけるニューラルネット
ワークを用いた FMEP の予測は，教師あり学習を試みており，大型単気筒ディーゼルエンジンの実験により得られたデータを教師データとして利用する．
Input layer

Hidden layer

Output layer

Output
data

Input
data

Fig. 4 Structure of neural network
6. FMEP 予測のためのニューラルネットワークモデル
6.1. ニューラルネットワークモデルと機械学習条件
本研究におけるニューラルネットワークモデルの構築は Neural network console(5)で行った．図 5 は構築したニューラルネットワークモデルの概要を示す．構築したニューラルネットワークモデルは 4層の隠れ層を有し，入力層への入力項目は，後述する 17 項目の実験結果である．モデル中におけるAffine は，入力層からすべての出力ニューロンへの結合を持つ全結合層である．本研究において構築したニューラルネットワークモデルは過学習の抑制を目的として PReLU (Parametric Rectified Linear
Unit)(6)を活性化関数として用いた．PReLU とは，入力値が 0 以上の場合，出力値は入力値と同じ値となり，入力値が 0 以下の場合には出力値が入力値を α 倍した値を出力する関数である．このとき，α は機械学習時に誤差逆伝播法により学習を行って決められる．また，本モデルでは機械学習の安定性と学習の進行を早めるために，BatchNormalization(7)を全結合層の Affine と活性化関数 PReLU の間に挿入している．BatchNormalization とは入力値を平均 0，分散 1 に正規化することであり，学習の収束を早める効果がある．さらに，本モデルは，機械学習後のニューラルネットワークモデルの汎用性能を向上させるために Dropout(8)を適用している．Dropout とは隠れ層のニューロンを任意の割合で不５

「研究・技術報告」
活性化することで過学習を抑制する手法である．本研究では 50%の割合で隠れ層のニューロンを不活性化させた．本研究におけるニューラルネットワークモデルは FMEP を予測するための回帰モデ
ルであることから，出力層は二乗誤差(Squarederror)を用いた．
本研究のニューラルネットワークにおける機械学習では Batch size と Epoch を設定する必要があ
る．機械学習では教師データをサブセットとして分け，教師データ内の異常値による学習への影響を小さくする手法が採られている． Batch size とはサブセットのデータ数である．本研究の機械学習における Batch size は 128 とした．Epoch とは，教師データを Batch size に従って分けられた各サブセットを学習する手法である．全てのサブセットの学習が 1 回実行されることを 1 Epoch と呼び，本研
究の機械学習における Epoch は 1400 とした．

PReLU

y
(Output)y=x0

y = α・x

Dropoutx(Input)Deactivation

Input
layer
Hiddenlayer
Outputlayer

Fig. 5 Overview of neural network model for the FMEP prediction
6.2. 機械学習における教師データの項目についてニューラルネットワークでの機械学習における教師データの項目は，Chen-Flynn のモデルでも考慮されている筒内最高圧力(Pmax)と平均ピストン速度(Cm)に加えて，図 6 および表 4 に示すように燃料噴射圧力(Pinj)，Pmax が最大となるときのクランク角，潤滑油温度(Toil)，等容度(ηgl)，圧縮比（ε），
有効圧縮比（εeffec），MFB10～MFB90 などの 17 項目である．
Fuelinjectionpressure (Pinj )

Pmax

20
Mean
pistonvelocity (Cm)Pcyl MPa

Lubricatingoiltemperature (T oil)

25

15
10
5

CA. at Pmax

0-30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60

Crank angle deg. ATDC
Fig. 6 Input items in machine learning
６

「研究・技術報告」
Table 4 The range of training data and validation data in machine learning
Training data

Validation data

Minimum value

Maximum value

Minimum value

Maximum value

2.8

9.3

2.8

9.3

Fuel injection pressure (P inj ) MPa

81.0

306.2

87.3

306.0

Lubricating oil temperature (T oil ) ℃

59.3

91.4

59.6

90.6

Maximum in-cylinder pressure (P max ) MPa

5.9

30.8

5.7

31.0

Crank angle at P max deg. ATDC

-0.3

20.3

0.0

18.0

Compression ratio ε

14.0

30.0

14.0

30.0

Effective compression ratio ε effec

7.6

30.0

7.6

30.0

Mean piston speed (C m )m/s

Degree of constant volume η gl

80.2

99.9

80.0

100.0

MFB10 deg. ATDC

-10.25

13.75

-9.50

13.00

MFB20 deg. ATDC

-8.25

15.50

-8.75

14.25

MFB30 deg. ATDC

-7.50

16.75

-7.75

16.25

MFB40 deg. ATDC

-6.50

18.00

-6.25

18.00

MFB50 deg. ATDC

-5.25

20.50

-5.00

20.00

MFB60 deg. ATDC

-5.25

23.00

-2.75

22.25

MFB70 deg. ATDC

-5.25

25.50

-1.25

26.50

MFB80 deg. ATDC

-5.25

33.00

1.25

34.75

MFB90 deg. ATDC

-5.25

49.50

1.75

50.50

6.3. 教師データおよび検証用データについて
ニューラルネットワークでの機械学習に使用するデータは，前述したように，大型単気筒ディーゼ
ルエンジンの実験結果（データ総数：5227 点）である．本研究の機械学習において，これらの実験結果は約 7：3 の比率で教師データ（3684 点）と検証用データ（1543 点）に分けて使用した．図 7 a)および図 7 b)は教師データと検証用データを取得した際のエンジンの運転条件を示す．図 7 a)および図7 b)が示すように，教師データと検証用データは機関速度と負荷を広範囲に変化させた条件において取得されたものである．また，表 4 は教師データおよび検証用データの各入力項目におけるレンジ（最大値と最小値）を示す．

Fig. 7 a) Operating conditions of training data in machine learning

７

「研究・技術報告」
2.5
8
11

2.0

16

2
173

39

8

3
66

129

2

18

BMEP MPa

1

1.5

2
3
1
59

1.0

1

1
4

3
172

397

46

71

16

85

14

77

2

32

8
1
19

0.5

8

2

8

1

2
6

2

23

0.0

400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200

Engine speed rpm

Fig. 7 b) Operating conditions of validation data in machine learning
6.4. ニューラルネットワークの機械学習中の学習曲線
図 8 は機械学習中の学習曲線である．COST 曲線，Training error 曲線および Validation error 曲線はEpoch の増加に従い低減している．Training error 曲線はおおよそ 800 epoch で収束している．また，Validation error 曲線はおおよそ 700 Epoch で収束しており，過学習の傾向は見られなかった．
1.6
COST curve

700
600

COST

1.4

Training error curve

1.2

Validation error curve

500

1.0

400

0.8

300

COST curve

Training error curve Validation error curve

0.6

200

0.4

100

0.2

0

0.0
1400

0

200

400

600

800

1000

1200

Training and validatio error

800

Epoch
Fig. 8 Learning curve during machine learning
図 9 は機械学習に用いた検証用データ（1543 点）における FMEP の実験結果とニューラルネット
ワークによる FMEP の予測値との相関と決定係数 R2 である．決定係数は式(3)より求めており，
FMEPexp は検証用データ（実験値）の平均値である．検証用データにおける FMEP の実験値とニュー
ラルネットワークによる検証用データにおける FMEP の予測値との決定係数は R2=0.9413 であることから，機械学習を行ったニューラルネットワークモデルが本研究で使用した大型単気筒ディーゼ
ルエンジンにおいて汎用性のある FMEP 予測モデルであることを確認できた．

(3)

８

「研究・技術報告」

FMEP (Experimental result) kPa

500

=
400

300

200

100

0

0

100

200

300

400

500

Predicted FMEP by NN kPa

Fig. 9 Correlation of FMEP (exp.) and predicted FMEP by neural network (NN) in validation data

7. 学習済みニューラルネットワークによる FMEP の予測
本章は，機械学習を行ったニューラルネットワークによる FMEP の予測結果について述べる．ここでは，機関速度(Ne)と正味平均有効圧力(BMEP)，燃焼開始時期(SOC)，燃料噴射圧力(Pinj)を変化させた際の FMEP の実験結果と機械学習済みのニューラルネットワークによる FMEP の予測結果との比較を行った．また，これらの比較には Chen-Flynn モデルによる FMEP_CF の予測値も比較のため併記した．本研究における Chen-Flynn モデルは式(3)で示され，FMEPc，PF，MPSF および MPSSF は
モデル定数である．
FMEP_CF [kPa]= FMEPc+ (PF×Pmax ) + (MPSF×Cm )+ (MPSSF×Cm2)(3)

図 10 は本研究で設定した Chen-Flynn モデルのモデル定数，FMEP の実験結果(5227 点)と ChenFlynn モデルによる FMPE の予測値との相関と決定係数 R2 を示す．本研究でのモデル定数におけるChen-Flynn モデルによる FMEP の予測値と FMEP の実験結果との決定係数は R2=0.6127 である．

500

< Model constant >FMEP (Experimental result) kPa=

・FMEPc= -74.0 [kPa]400

・PF=7.73
300

・MPSF=39.93 [kPa/(m/s)]
・MPSSF= -1.359 [kPa/(m2/s2)]

200

100

0
0

100

200

300

400

500

Predicted FMEP by Chen-Flynn model kPa

９「研究・技術報告」
Fig. 10 Correlation of FMEP (exp.) and predicted FMEP by Chen-Flynn model
7.1. Ne と BMEP が変化したときの FMEP の予測結果検証
Ne と BMEP が変化したときの FMEP の予測結果の検証は, Ne=600rpm～Ne=2000rpm の条件で行った．表 5 は実験条件の詳細を示す．BMEP は各機関速度において低負荷から全負荷まで変化させた．
また，燃焼開始時期は全て上死点である．図 11 は Ne と BMEP を変化させた際の FMEP の実験結果に関するコンターマップである．図 11 が示すように，FMEP は低速・低負荷領域において小さく，Ne が高速化し且つ BMEP が高くなるにしたがい増大する．
Table 5 Experimental conditions when Ne and BMEP are changed
Ne
rpm

600

800

1200

1600

2000

BMEP
MPa
1.312
1.015
0.513
0.155
1.602
1.281
0.963
0.668
0.323
0.178
2.000
1.606
1.213
0.798
0.400
0.198
1.801
1.454
1.083
0.726
0.373
0.190
1.493
0.906
0.306
0.150

Pb
Pinj IVO IVC EVO EVCεSRkPaMPa deg deg deg deg(abs.)
281.1
120
265.3
120
371 540 160 356
234.7
100
125.2
80
356.6
200
342.1
200
301.5
200
366 540 160 361
231.0
200
162.1
180
127.5
150
398.4
200
376.8
200
351.8
200
16
362 550 160 366 0.87
277.3
200
178.6
180
129.0
150
401.9
361.8
325.9
200 357 574 140 372
256.8
171.1
127.0
353.5
312.3
200 352 580 130 379
182.8
126.6

Start ofcombustion
deg. ATDC

TDC

FMEP(Exp.) kPa

１０「研究・技術報告」

Fig. 11 Contour map of FMEP (exp. result) when Ne and BMEP are varied
図 12 a) は Ne と BMEP が変化したときの学習済みニューラルネットワークによる FMEP の予測結果を示すコンターマップである．学習済みニューラルネットワークモデルは Ne と BMEP が変化した
際の FMEP の実験結果の傾向をおおむね良好に予測している．図 12 b) は FMEP の実験結果と学習済みニューラルネットワークモデルにより予測された FMEP との誤差を示したコンターマップである．学習済みニューラルネットワークモデルの FMEP の予測結果は，Ne=800rpm の高負荷およびNe=1200rpm の軽負荷において FMEP の実験結果に対し誤差の大きい領域が見られるが，Ne と BMEPを広範囲に変化させた FMEP の実験結果に対しおおむね±3%以内の誤差である．
図 13 a) は Ne と BMEP が変化したときの Chen-Flynn モデルによる FMEP の予測結果を示す．また，図 11 b)は FMEP の実験結果に対する，Chen-Flynn モデルによる FMEP の予測値の誤差を示した
コンターマップである．Chen-Flynn モデルは Ne と BMEP が高まるにしたがい FMEP が増大するという実験結果の傾向を予測することができている．しかし，図 13 b)に示すように，Chen-Flynn モデ
ルの FMEP 予測結果は，FMEP の実験結果に対し誤差がやや大きい．特に FMEP の実験結果に対する Chen-Flynn モデルによる FMEP の予測値の誤差は Ne が低速および高速条件において 10%以上になっている領域が見られる．以上の結果が示すように，学習済みニューラルネットワークモデルおよび Chen-Flynn モデルともに Ne と BMEP の変化に対する FMEP の傾向を予測することができている．
また，学習済みニューラルネットワークモデルは Chen-Flynn モデルよりも FMEP の実験結果をより精度良く予測できることをここでは確認できた．
FMEP(NN error) %Fig. 12 a) Contour map of predicted FMEP (NN)

Fig. 12 b) Contour map of error of predicted FMEP (NN)when Ne and BMEP are variedwith respect to experimental result of FMEP
when Ne and BMEP are varied

FMEP(Chen-Flynn) kPa

Fig. 13 a) Contour map of predicted

FMEP(Chen-Flynn error) %FMEP (Chen-Flynn)

Fig. 13 b) Contour map of error of predicted FMEP (Chen-Flynn)
１１with respect to experimental result of FMEP

when Ne and BMEP are varied

when Ne and BMEP are varied「研究・技術報告」

7.2. 燃焼開始時期（SOC）が変化したときの FMEP の予測結果の検証
SOC が変化したときの FMEP の予測値の検証は Ne=1200rpm，BMEP=1.2MPa の条件で行った．表
6 は実験条件の詳細を示す．SOC は上死点(TDC)から-7 deg. ATDC まで 1deg.刻みに進角させた．図 14
は SOC を上死点から-7 deg. ATDC に進角させた際の筒内圧力および熱発生率である．Pmax は TDC を起点とした SOC の進角に従い高まっていく．
Table 6 Experimental conditions when SOC is changed

1200

BMEP
Pb
MPa kPa (abs.)
1.2

351.3

Pinj IVO
MPa deg

IVC
deg

EVO EVC
deg deg

16 200 362

550

160

ε

SR

Start of combustion
deg. ATDC-7 ～ TDC

366 0.87

SOC=TDC

SOC=-1 deg. ATDC

SOC=-2 deg. ATDC

SOC=-3 deg. ATDC

SOC=-4 deg. ATDC

SOC=-5 deg. ATDC

SOC=-6 deg. ATDC

SOC=-7 deg. ATDC

25
20
15
10
5
0
0.5

Pcyl MPa

Pmax increases as SOC

was advanced.

3.5
3.0

ROHR kJ/deg

0.4
0.3

2.5

0.2

2.0

0.1

1.5

0.0

1.0

-0.1

0.5

-0.2

Needle Lift mm

Ne
rpm

0.0
-30 -20 -10

0

10

20

30

40

50

60

Crank angle deg.ATDC

Fig. 14 The effect of SOC on in-cylinder pressure and ROHR
図 15 は横軸に SOC をとり，縦軸に FMEP の実験結果，学習済みニューラルネットワークと ChenFlynn モデルによる FMEP の予測値を示す． FMEP の実験結果は，SOC が TDC を起点として進角
し，Pmax が高まっても大きく増加しない傾向である． 学習済みニューラルネットワークによる FMEPの予測値は，SOC を進角させた際の FMEP の実験結果の傾向を概ね捉えることができており，SOCが変化した際の FMEP の傾向を予測可能であることが確認できた．一方，Chen-Flynn モデルは，Pmax
が SOC の進角に伴い増加するため， FMEP が SOC の進角に対し線形に増加すると予測し，実験結果に対し乖離が生じている．
FMEP(Exp. result)

Predicted FMEP by NN

Predicted FMEP by Chen-Flynn model350

Chen-Flynn model predicts that FMEP
increase linearly with advance of SOC.

FMEP kPa

300

250

200

150
-9

-8

-7

-6

１２ -4
-5

-3

-2

-1

Start of combustion SOC deg. ATDC

01

「研究・技術報告」

Fig. 15 Comparison of measured FMEP and predicted FMEP by neural network (NN) (SOC=TDC – -7 deg. ATDC)
7.3. 燃料噴射圧力（Pinj）が変化したときの FMEP の予測結果の検証
Pinj が変化したときの FMEP の予測値の検証は Ne=1200rpm，BMEP=0.4MPa の条件で行った．表 7
は実験条件の詳細を示す．Pinj は 120MPa から 200MPa の範囲で 20MPa 刻みに変化させた．図 16 はPinj を変化させた際の筒内圧力および熱発生率である．Pmax および熱発生率のピークは Pinj が増大するに従い微増してはいるが，これらの Pinj の変化に対する顕著な違いは見られない．
Table 7 Experimental conditions when Pinj is changed
Ne
rpm

BMEP
MPa

1200

0.4

Start ofIVO IVC EVO EVC
SR combustion
deg deg deg deg
deg ATDC

Pinj
MPa

ε

151.3 16 120～200 359 625 160
Pinj=120MPa

Pinj=140MPa

Pinj=180MPa

Pinj=200MPa

369 5.6

TDC

Pinj=160MPa

Pcyl MPa

10
8
6
4
2
0
0.8

Pb
kPa
(abs.)

3.0

ROHR kJ/deg

0.6

2.5

0.4

2.0

0.2

1.5
1.0

0.0

0.5

-0.2

Needle Lift mm

3.5

0.0
-30 -20 -10

0

10

20

30

40

50

60

Crank angle deg.ATDC

Fig. 16 The effect of Pinj on in-cylinder pressure and ROHR
図 17 は横軸に Pinj をとり，縦軸に FMEP の実験結果，学習済みニューラルネットワークと ChenFlynn モデルによる FMEP の予測値を示す．FMEP の実験結果は Pinj が高まるに従い増加する傾向である．これは Pinj を高めた際にコモンレールシステムにおけるサプライポンプ駆動仕事が増大することに起因している．Chen-Flynn モデルは Pinj の FMEP に対する影響を考慮していないことから，Pinj
が変化しても FMEP の予測値は 167～171kPa の範囲にあり，実験結果の傾向を捉えることができな
い．その一方で，学習済みニューラルネットワークによる FMEP の予測値は，Pinj を高めていった際の FMEP の傾向をよく捉えることができており，Pinj を変化させた際の FMEP の予測にも十分に適用することができると考えられる．
FMEP(Exp. result)

Predicted FMEP by NN

Predicted FMEP by Chen-Flynn model

200

FMEP kPa

190
180
170
160
150
140

100

120

140

１３
160

180

Fuel injection pressure Pinj MPa

200

220

「研究・技術報告」

Fig. 17 The comparison of measured FMEP and predicted FMEP by neural network (NN) (Pinj=120 – 200 MPa)
8. 品質工学による FMEP と IMEP に関するパラメータ検討
前章において，大型単気筒ディーセルエンジンの実験結果を教師データとして FMEP を予測するために機械学習を行ったニューラルネットワークモデルは，正味平均有効圧力，機関速度，燃焼開始
時期および燃料噴射圧力が変化した際の FMEP を概ね予測可能であることを示した．そこで，本章
では機械学習の入力項目としても考慮した圧縮比（ε），有効圧縮比（εeffec），筒内最高圧力が最大となる時のクランク角（CA. @ Pmax）および等容度（ηgl）が FEMP に及ぼす傾向について学習済みニュー
ラルネットワークモデルと GT-POWER により構築した大型単気筒ディーゼルエンジンの性能予測モデルを用いて品質工学により検討したので，その結果について述べる．この品質工学によるパラメータ検討では，筒内最高圧力（Pmax）を誤差因子として取り上げ，Pmax の変動に対し，FMEP のバラ
ツキを抑制しロバスト性を高めていくためには，上記 4 つのパラメータをどのように適正化していくべきかという指針を得ることを目的としている．また，ここでは Pmax の変動に対し，図示平均有効圧力（IMEP）のロバスト性を高めるための上記 4 つのバラメーターの適正化に関しても検討を行ったので，この結果についても併せて述べる．
8.1. 計算条件および各パラメータの水準と直交表への割り付け
本章におけるエンジンの性能計算は，機関速度 Ne=1000rpm，燃料噴射量 q=240mm3/st の条件で実施した．表 8 は計算条件の詳細を示す．品質工学を利用したパラメータ検討は L9 直交表を用いた．
L9 著公表において，ε，εeffec，CA. @ Pmax および ηgl を制御因子に設定している．表 9 は各制御因子の水準を示す．また，表 10 は各制御因子の水準を L9 直交表に割り振ったものを示す．上述したように，本章のパラメータ検討では筒内最高圧力（Pmax）を誤差因子として取り上げている．誤差因子である筒内最高圧力は，Pmax=25，27，29MPa の 3 水準とし，L9 直交表の外側に割り付けている．この品質工学を用いたパラメータ検討における S/N 比は，FMEP に対しては望小特性で評価し，IMEP に
対しては望大特性で評価を行った．
Table 8 Calculation condition
Ne

q

Pinj

Intake temperature

EGR
rate

℃

%

50

0

mm 3/st MPa

rpm
1000

240

200

Table 9 Control factor and its level
Control factor
A
B

Level
1

2

3

ε

18

22

26

ε effec

14

16

18

7

12

17

91

93

95

CA@PmaxC[deg. ATDC]η gl

D

Table 10 L9 orthogonal array
Test
No.

A
ε

1
2
3
4
5
6
7
8
9

18
18
18
22
22
22
26
26
26

B
ε effecC
CA@Pmax

D
η gl

14
16
18
14
16
18
14
16
18

7
12
17
12
17
7
１４
17
7
12

91
93
95
95
91
93
93
95
91

Pmax
Pmax
Pmax
=25MPa =27MPa =29MPa

「研究・技術報告」

8.2. シミュレーション手法について
図 18 は表 10 に示した L9 直交表における各テストの各制御因子の水準に対応するよう調整を行った熱発生率プロファイルである．この正規化された熱発生率プロファイルは Wiebe 関数を用いて調整を行った．
（Wiebe 関数を用いた熱発生率プロファイルの調整に関する概要は付録 B に記載．
）大型
単気筒ディーゼルエンジンの性能計算は，前述したように 1 次元エンジン性能予測ルールである GTPOWER を用いて行った．図 19 は GT-POWER により作成した大型単気筒ディーゼルエンジンモデ
ルを示す．この大型単気筒ディーゼルエンジンモデルにおける燃焼モデルは GT-POWER 内の燃焼モデルである[Comb-prof]を使用しており，図 18 に示す正規化された熱発生率プロファイルを入力条件として与えている．熱損失のモデルは Woschni の熱伝達モデルを用いてる．また，ここでのエンジン
性能計算における FMEP は学習済みニューラルネットワークモデルから求めている．本章における品質工学を用いたパラメータ検討では，前述したように Pmax を誤差因子として変化させているが，これは GT-POWER によるエンジン性能モデルにおいて過給圧を変化させることで調整を行った．
（本報告で使用した大型単気筒ディーゼルエンジンモデル大型単気筒ディーゼルエンジンの実験結果をベースにモデル定数のキャリブレーションを実施している．キャリブレーション結果の概要は
付録 A に記載．
）

Test 4

Test 5

Test 3
Test 6

Test 7

Test 8

Test 9Test 2

Test 1

Normalized ROHR

0.03

0.02

0.01

0

0

10

20

30

40

50

Crank angle deg. ATDC

Fig.18 Normalized ROHR profile in quality engineering

１５

「研究・技術報告」

Fig. 19 Single cylinder diesel engine 1D-simulation model by GT-POWER
8.3. FMEP に関するパラメータ検討結果
表 11 および表 12 は L9 直交表の条件における学習済みのニューラルネットワークによる FMEP の予測結果と S/N 比の結果である．また，図 20 は L9 直交表における各制御因子の FMEP に関する要因効果図である．図 20 の要因効果図から，Pmax の変動に対する FMEP のロバスト性は ε と ηgl を増加させていくに従い高まる傾向である．有効圧縮比は εeffec=16，Pmax が最大となるクランク角は CA.
@Pmax=12deg. ATDC で S/N 比が最も高くなる条件となっている．以上の結果から，Pmax の変動に対して，FMEP が高いロバスト性を有することができる制御因子の組み合わせは表 13 に示す条件となる．
Table 11 Calculation result of FMEP and S/N ratio
Test
No.

A
ε

1
2
3
4
5
6
7
8
9

18
18
18
22
22
22
26
26
26

B
ε effecC
CA@Pmax

D
η gl

14
16
18
14
16
18
14
16
18

7
12
17
12
17
7
17
7
12

91
93
95
95
91
93
93
95
91

Pmax
Pmax
Pmax
=25MPa =27MPa =29MPa
320.9
346.3
360.5
295.6
309.8
326.4
335.0
336.6
331.9
291.4
298.6
306.5
322.2
321.0
323.6
298.8
304.7
313.5
321.2
320.9
321.2
289.0
297.3
304.8
288.1
295.1
295.8

B1 B2 B3

C1 C2 C3

Table 12 S/N ratio for each level of each parameter
S/N
ratio

Control factor-50.71-49.85-50.49-49.51-50.16-49.71-50.13-49.46-49.34A
B

S/N ratio db-49.2

S/N ratio

2

3

1

2

3

ε

18

22

26

-50.35-49.79-49.64

ε effec

14

16

18

-50.12-49.82-49.847

12

17-49.96-49.57-50.2691

93

95-50.07-49.90-49.82

CA@PmaxC[deg. ATDC]

D

-49.0

A1 A2 A3

Level
1

D1 D2 D3

η glTable 13 Optimum condition for FMEP

-49.4

Control factor

-49.6
-49.8

A

ε

26

-50.0

B

ε effec

16

CA@Pmax

-50.2

C

-50.4

D

-50.6

18 22 26

14 16 18

7 12 1791 93 95εεeffecCA. @ Pmax

ηgl[deg. ATDC]
η gl

12
95

deg. ATDC
Fig.20 Graph of factorial effects for FMEP
8.4. IMEP に関するパラメータ検討結果
前節では Pmax の変動に対して FMEP のロバスト性が高くなるような制御因子の適正化について示したが，FMEP のロバスト性を高めるための制御因子の適正化が，IMEP を低下させる方向に作用してしまった場合，結果としてエンジンの正味熱効率を低下させることに繋がることも考えられる．このため，ここでは， Pmax の変動に対し IMEP のロバスト性を高めるための ε，εeffec，CA. @ Pmax および ηgl の適正化の傾向に関する結果について述べる．
表 14 および表 15 は L9 直交表における各制御因子の水準に対応するよう調整を行った熱発生率プ
ロファイルを用いて，GT-POWER で計算して求めた IMEP の予測結果と S/N 比の結果である．また，
図 21 は L9 直交表における各制御因子の IMEP に関する要因効果図である．
図 21 の要因効果図から，
Pmax の変動に対する IMEP のロバスト性は ηgl を増加するほど高まる傾向であり，Pmax の変動に対しIMEP と FMEP のロバスト性を高めるための ηgl の適正化の方向性は同じである．また，Pmax が最大となるクランク角の適正値は CA. @Pmax=12deg. ATDC であり，これも FMEP の場合と同様の考え方
で適正化ができることを示している．これらの結果は，Pmax の変動に対し IMEP と FMEP のロバスト
１６「研究・技術報告」
性を高めるための ηgl と Pmax が最大となるクランク角の適正化に対して，等容度と Pmax が最大となるクランク角との間にトレードオフなく，共通した考え方で行えることを示している． 圧縮比の適正値は ε=22，有効圧縮比の適正値は εeffec=18 であった．この結果は，Pmax の変動に対して IMEP に高い
ロバスト性を有するためには，ε に対して εeffec を過度に低くしない方が良いことを示唆している．以
上の結果から，Pmax の変動に対して，IMEP の高いロバスト性を得ることができる各制御因子の組み合わせは表 16 に示す条件となる．
Table 14 Calculation result of IMEP and S/N ratio
Test
No.

A
ε

B
ε effecC
CA@Pmax

D
η gl

1
2
3
4
5
6
7
8
9

18
18
18
22
22
22
26
26
26

14
16
18
14
16
18
14
16
18

7
12
17
12
17
7
17
7
12

91
93
95
95
91
93
93
95
91

Table 15 S/N ratio for each level of each parameter

Pmax
Pmax
Pmax
=25MPa =27MPa =29MPa
2210.82220.72228.92262.22273.02281.92290.32305.82318.12301.42326.22344.72257.52269.52279.42281.42299.02313.42275.22284.72292.32300.62321.82339.22262.62277.42290.2

S/N
ratio

Level

Control factor

66.93
67.13
67.25
67.32
67.12
67.23
67.17
67.31
67.15

A
B

S/N ratio

1

2

3

1

2

3

ε

18

22

26

67.10

67.22

67.21

ε effec

14

16

18

67.14

67.19

67.21

7

12

17

67.15

67.20

67.18

91

93

95

67.06

67.18

67.30

CA@PmaxC[deg. ATDC]

D

η gl

Table 16 Optimum condition for IMEP

67.4

S/N ratio db

67.3

Control factor
67.2

A

ε

22

67.1

B

ε effec

18

67.0

C

66.9

D

CA@Pmax

A1 22
A2 26
A3
18

B1 16
B2 18
B3
14

C1
C2 17
C3
7 12

D1 93
D2 95
D3
91

ε

εeffecCA. @ Pmax

ηgl

12

[deg. ATDC]
η gl

95

deg. ATDC
Fig.21 Graph of factorial effects for IMEP
8.5. 制御因子の適正条件における熱発生率プロファイルと正味熱効率の予測結果について
Pmax の変動に対して FMEP と IMEP が高いロバスト性を有するのに適正な ε，εeffec，CA. @ Pmax お
よび ηgl の条件を前節までに示した．ここでは，これら 4 つの制御因子の適正条件におけるエンジン
性能と正味熱効率の予測結果について述べる．図 22 は，表 13 に示した FMEP に対して適正な制御因子および表 16 に示した IMEP に対して適正な制御因子に対応するよう調整を行った熱発生率プロ
ファイルである．FMEP および IMEP の適正条件に対応した熱発生率プロファイルを比較すると，FMEP の適正条件に対応した熱発生率プロファイルが IMEP の適正条件に対応した熱発生率プロファ
イルよりも僅かに熱発生率ピークが高くなっている．
ここでは，これらの FMEP および IMEP の適正条件に対応した熱発生率プロファイルを用いて，大型単気筒ディーゼルエンジンモデルによりエンジンの性能予測計算を実施した．この予測計算では，
図 23 に示すように，Pmax=27MPa となるよう計算モデルにおける過給圧を調整している．
FMEP optimum

FMEP optimum(Pb=433.0 kPa)

IMEP optimum

0.025

IMEP optimum(Pb=449.8 kPa)

30

Normalized ROHR

0.02

0.015

0.01

１７

0.005

In-cylindere pressure kPa

Pmax=27 MPa25

20

Pb=449.8 kPa
15

Pb=433.0 kPa
10

5

0

0

0

10

20

30

Crank angle deg. ATDC

40

50

-20

-10

0

10

20

30

Crank angle deg. ATDC

4050

「研究・技術報告」

Fig.23 In-cylinder pressure
図 24 は GT-POWER を用いた大型単気筒ディーゼルエンジンモデルにおいて，FMEP および IMEP
in optimized control
factorに対して適に適応した熱発生率プロファイルを基にエンジン性能計算を行った結果である．
IMEP正化された条件における FMEP の予測結果（FMEP=305.0 kPa）よりも FMEP に対して適正化された条件における FMEP の予測結果（FMEP=315.7 kPa）の方が大きい予測結果となっているが，顕著な差ではない．また，IMEP の予測結果に関しては，IMEP に対して適正化された条件の IMEP の予測
結果が IMEP=2342.3 kPa，FMEP に対して適正化しされた条件の IMEP の予測結果が IMEP=2331.9 kPa
であり，顕著な差ではないが IMEP に対して適正化された条件の方が僅かに良い結果となっている．
空気過剰率 λ は FMEP に対して適正化された条件における圧縮比が ε=26，IMEP に対して適正化された条件における圧縮比が ε=22 であることから，Pmax=27MPa という計算条件の下では FMEP に対して適正化された条件の過給圧を図 23 に示すように低く設定しなければならないことから，FMEP
に対して適正化された条件での空気過剰率（λ=1.96）は IMEP に対して適正化した条件における空気過剰率（λ=2.46）よりも低くなっている．正味熱効率（BTE）の予測結果は，IMEP に対して適正化された条件の予測結果が BTE=47.5 %，FMEP に対して適正化された条件の予測結果 BTE=48.0 %であった．以上のことから，本章におけるパラメータ検討における ε，εeffec，CA. @ Pmax および ηgl の適正値により得られる可能性のある BTE は，BTE=47.5～48.0%の範囲内であると予測される．
340

320

2200

2500

315.7

2100

2400

280

BMEP kPa

IMEP kPa

FMEP kPa

300

2342.32331.9

305.0
2300

2200

FMEP optimum

IMEP optimum

FMEP optimum

FMEP optimum

IMEP optimumb) IMEP kPa

3.5

50

3.0

48

2.46

2.5

BTE %

Excess air ratio λa) FMEP kPa

2.0

1900

1700

2000

240

2037.3

1800

2100

260

2016.2
2000

1.96

1.5

IMEP optimumd) BMEP kPa

46

44

47.5

48.0

FMEP optimum

IMEP optimum

42

1.0

40

FMEP optimum

IMEP optimumc) BTE %e) Excess air ratio λFig.24 Predicted result of engine performance
9. まとめ大型単気筒ディーゼルエンジンにおける摩擦平均有効圧力(FMEP)の予測を目的としてニューラル
ネットワークモデルを構築し，大型単気筒ディーゼルエンジンの実験結果を教師データとする機械学習を行った．また，機械学習済みのニューラルネットワークモデルを用いて FMEP の予測と圧縮
比（ε），有効圧縮比（εeffec），筒内最高圧力が最大となるクランク角（CA. @ Pmax）および等容度（ηgl）のパラメータの適正化に関する検討を試み，以下の結果を得た．

１８

(1)

(2)

「研究・技術報告」
大型単気筒エンジンの 5227 点の実験結果を用いて筒内最高圧力（Pmax）や平均ピストン速度（Cm）以外に FMEP に強く影響している因子を重回帰分析により検討した．その結果，Pmax お
よび Cm に次いで圧縮比，燃料噴射圧力，筒内最高圧力が最大となる時のクランク角および等容度が FMEP に対して影響していることが示唆された．
大型単気筒ディーゼルエンジンにおいて，機関速度とエンジンの負荷を広範囲に変化させた
5227 点の実験結果を教師データと検証用データに約 7：3 の比率で分け，ニューラルネットワー
クで FMEP を予測するための機械学習を行った．機械学習の過程において，Training error 曲線は
約 800 Epoch，Validation error 曲線は約 700 Epoch で収束し，過学習の傾向は見られなかった．
機械学習の検証用データにおける FMEP の実験結果とニューラルネットワークによる検証用データの FMEP の予測値との決定係数は R2=0.9413 と良好であり，本研究で使用した大型単気筒ディーゼルエンジンにおいて汎用性のある FMEP 予測のためのニューラルネットワークモデルを構築できた．

(3) FMEP を予測するための機械学習済みのニューラルネットワークモデルを用い，機関速度（Ne），
正味平均有効圧力(BMEP)，燃焼開始時期(SOC)および燃料噴射圧力(Pinj)を変化させた際の FMEPの傾向を予測できるかを検証した．その結果，機械学習済みのニューラルネットワークモデルは，
BMEP，SOC および Pinj を変化させた際の FMEP の傾向を十分に捉えることが可能であることを確認できた．
(4) FMEP を予測するためのニューラルネットワークにおける機械学習では，SOC や質量燃焼割合（MFB ：Mass fraction burned)などの燃焼位相や熱発生率に関する因子に加え Pinj も学習項目として考慮されている．このため，機械学習済みのニューラルネットワークモデルは，SOC を変化させた際の FMEP の傾向および Pinj を変化させた際の FMEP の傾向を Chen-Flynn モデルよりも良好に予測することができている．これらのことから機械学習を行ったニューラルネットワー
クモデルによる FMEP の予測手法は，燃焼位相や Pinj が変化するような条件でのエンジン性能予
測計算において FMEP の予測に有効な手法であることを確認することができた．
(5) 機関速度 Ne=1000rpm，燃料噴射量 q=240mm3/st の条件の条件において，学習済みニューラルネ
ットワークモデルおよび GT-POWER による大型単気筒ディーゼルエンジンモデルを用いて，品質工学により FMEP および図示平均有効圧力（IMEP）に対する，εeffec，CA. @ Pmax および ηgl のパラメータの適正化を試みた．その結果，FMEP と IMEP に対する ηgl と Pmax が最大となるクランク角の適正化において，CA. @ Pmax と ηgl との間にトレードオフなく，共通した考え方で適正化が行えることを示している．

参考文献(1) Chen, S. and Flynn, P., Y. ：R Development of a Single Cylinder Compression Ignition Research Engine：
SAE Technical Paper 650733(2) Mauro AD, Chen H and Sick V.：Neural network prediction of cycle-to-cycle power variability in a sparkignited internal combustion engine：Proc. Combust Inst., 2019, 37(4), 4937-4944(3) Hang X., Papaioannou N., Leach F., and Davy M. ：On the application of artificial neural networks for theprediction of NOx emissions from a high-speed direct injection diesel engine：International of Engine
Research, 2021, Vol.22(6), 1808-1824(4) Yamaguchi, T., Aoyagi, Y., Osada, H. Sturman, E., and Drummond, E. ：Improvement for Volumetric
Efficiency and Emissions using Digital Hydraulic VVA in a High Boosting Diesel Engine： Proceedings
Thermo-and fluid Dynamic Process in Diesel Engines, 2008, 463–475.
(5) Neural Network Console, https://dl.sony.com/ja/(6) K. He, Zhang, S. Ren and J. Sun：Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on
ImageNet classification：In IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2015(7) Ioffe Sergey and Christian Szegedy：Batch normalization : Accelerating Deep Network Training by
Reducing Internal Covariate Shift：arXiv prepring arXiv:1502.03167, 2015(8) N. Srivastava, G. E. Hilton, A. Krizhevsky, I. Sutskever and R. Salakhutdinov：Dropout : A simple way to
１９「研究・技術報告」
prevent neural networks from overfitting. Journal of Machine Learning Research, 2014, Vol. 15(1), 19291958

付録 A GT-POWER モデルのキャリブレーション結果
GT-POWER による大型単気筒ディーゼルエンジンモデルのキャリブレーションは表 A1 に示すエンジン諸元において行った実験結果をベースとしてる．表 A2 は実験条件を示す．
Table A2 Engine operation conditions

Table A1 Engine specifications
Item

Specifications

Engine type

q

2004

rpm

mm 3/stMPa

MPa kPa.abs

135×140
2000

1000

240

1.96

200

DI single cyl. 4 valve

Displacement
Bore × Stroke
Max. engine speed

cm 3
mm
rpm

BMEP Pinj

λ

Ne

Pb

431.3

Intake EGR
temp. Tin rate

2.4

℃

%

20

0

εc

εe

20 22

Common rail system(Max. Pinj=220MPa)
Steel (Monotherm)
22.0

Injection system
Piston material
Compression ratio
Aspiration

Externally supercharging

図 A1 および図 A2 筒内圧力と筒内平均ガス温度の実験結果と計算結果である．図 A1 および図 A2が示すように，実験結果と計算結果の筒内圧力および筒内平均ガス温度は概ね一致している．また，
図 A3～図 A6 は GT-POWER のエンジン性能の実験結果と計算結果との比較である．体積効率，吸気
質量流量，正味熱効率，PMEP などの計算結果はほぼ実験結果と一致しており，GT-POWER のモデルにより大型単気筒エンジンにける実験結果を模擬できる状態であることを確認できた．

Exp.

Exp.

Cal.

Cal.

2000

30000

Cylinder temperature K

Cylinder pressure kPa

1800
25000
20000
15000
10000

5000

1600
1400

1200
1000
800
600
400
200

0
-60 -50 -40 -30 -20 -10 00-60 -50 -40 -30 -20 -10 0

10 20 30 40 50 60

Crank angle deg

Cylinderpressurepressure
Fig. A1 In-cylinderof experiment

Cylindertemperature
Fig. A2 In-cylinder
temperatureof experimentand calculation result

and calculation result
250

60

66.3

65.3

Intake mass flow kg/hVol. effieiciency % ηv

80

40

10 20 30 40 50 60

Crank angle deg

２０
20
0

200
150
208.7

205.1

Exp

Cal

100

50
0

Exp

Cal

「研究・技術報告」

Fig. A3 Volumetric efficiency %Fig. A4 Intake mass flow kg/h
1.0

3.0

PMEP MPa

IMEP MPa

2.5
2.0
1.5
2.28

2.29

1.0

0.5
0.0
-0.07

-0.06

Exp

Cal

-0.5

0.5
-1.0

0.0
Exp

Cal

Fig. A5 IMEP MPa

Fig. A6 PMEP MPa

付録 B Wiebe 関数による熱発生率プロファイルの調整について
GT-POWER を用いた 1 次元エンジン性能計算モデルにおける熱発生率の波形は Wiebe 関数を利用して求めた．Wiebe 関数は，図 B1 に示すように，13 項目の変数を調整することで任意の熱発生率プ
ロファイルを作り出すことが可能である．
・Premix Duration
・Main Duration
・Tail Duration
・Premix Fraction
・Main Fraction
・Tail Fraction
・Premix Exponent
・Main Exponent
・Tail Exponent
・CE・Premix Duration Constant・Main Duration Constant・Tail Duration Constant

Arbitrary ROHR shape

Fig. B1 Wiebe function and arbitrary ROHR shape
本研究では，Wiebe 関数における 13 項目の変数のうち，Premix duration=1.65，Main duration=6.5，
Tail duration=12, Tail exponent=3.39, CE=6.908, Premix duration constant=0.029, Main duration
constant=0.1628, Tail duration constant=8.835×10-5 と設定し，Premix fraction，Main fraction，Tail fraction，Premix exponent ，Main exponent ，Tail exponent を調整定数として L9 直交表に割り振った制御因子に対応する熱発生率プロファイルとなるよう調整を行った．

２１

[1]

多段面旋回流・後方逆旋回流型ハイブリッドロケット
エンジンの性能向上に向けた酸化剤配分率の研究
21m301：坂本 龍太郎
主論文指導教員：麻生 茂
副論文指導教員：片山 雅之
1)高い燃料後退速度が得られる，2)燃焼効率

1. 序論
近年，超小型衛星の打ち上げ手段，宇宙観を向上が期待できる，3)O/F を維持できる

光事業サービスなどの目的において，ハイなどが挙げられる．本研究では，この方式にブリッドロケットが注目されている．

よる燃焼効率，O/F 値，比推力等を評価し，

1)

ハイブリッドロケットとは，図１のような固体燃料グレインと気体または液体の酸化剤を用いることで推力を得るロケットシ
ステムである．このロケットの特徴は 1)コ

性能向上に向けた最適な酸化剤の配分率について，考察することを目的とした．
Swirl flow

Counter-swirl flow

ストが低い，2)安全性が高い，3)再着火が可

110能，4)推力制御が容易，5)無毒で無害な推進剤の選択が可能といった利点を持つ一方で，351)遅い燃料後退速度，2)低燃焼効率，3)燃焼中の O/F(酸化剤/燃料)シフト，4)燃焼の不80

安定さが欠点として挙げられる．そのため，
これらの課題改善に向けた研究が各所で行われている．

80

Fig.2 多段面旋回流・後方逆旋回流型
燃焼器の概略図
3. 実験方法

Fig.1 ハイブリッドロケットの概略図

本研究では，酸化剤として気体酸素を用いた．気体酸素は，酸素ボンベから配管，酸化剤供給制御装置，オリフィスの順に通過

2. 多段面旋回流・後方逆旋回型ハイブリッド

し，流量と供給圧力が制御された状態でエロケットエンジン

ンジンへ供給される．また，燃料は融点の低本研究では，多段面旋回流・後方逆旋回流さ，靭性の高さを考慮し，7.5%wt のステア

方式 2)に着目した．この方式による燃焼器のリン酸を含めたマイクロクリスタリンワッ

概略図を図 2 に示す．本方式による利点はクス(Hi-Mic-1080)を選定した．

4. 実験結果及び考察
燃焼実験を行い，燃料後退速度，O/F，平均推力，比推力等の結果を得た．その中から代表的な例として EXP5 の燃焼室内圧力及び推力変化のグラフを図 3 に，燃焼火炎の様子を図 4 に示す．また，EXP1 から EXP6

Fig.4 燃焼火炎の様子(EXP5)までの各条件における比推力値をまとめたグラフを図 5 に示す．
このグラフを見ると，
EXP5 の条件の際に，最も高い比推力が得られていることが分かる．
ハイブリッドロケットにおいて重要なパラメータの一つが比推力である．これまで
Fig.5 各条件における比推力値の燃焼実験結果の中で，最も比推力が低かったのは EXP1 の 221s であり，最も比推力が高かったのは EXP5 の 329s であった．図5. 結論

5 を見ると分かるように，３段目の後方逆旋

本研究の結論は以下のように要約される．

回流がない EXP1 と，後方逆旋回流を施した

1)

最も高い比推力を得たのは EXP5 のEXP2 から EXP6 までの各条件を比較すると，

329s であり，最も低い比推力であっどの条件も EXP1 より高い比推力が得られたのは EXP1 の 221s であった．

ている．この結果から，多段面旋回流方式と，

2)

多段面旋回流方式に後方逆旋回流をそこに後方逆旋回流を加えた方式を比較す

加えることは比推力向上において，

ると，後者の方が高い比推力を得られるこ有効であることが明らかとなった．

とが示唆される．また，各セクションの酸化

3)

各セクションによる最適な酸化剤配剤の配分率により，比推力の値が異なるこ

分率の組み合わせが存在することがとから，最適な酸化剤配分率の組み合わせ

明らかとなった．

が存在することが明らかとなった．
参考文献
1) H. Saito., and Y. Masumoto., “Piggy-Back
Satellite

for Aurora

technology

Observation

demonstration”,

and
Acta

Astronautica Vol.48, No.5-12, pp.723-735,
2001.
2) Shigeru Aso et. al.: A Study on New Hybrid
Fig.3 燃焼室内圧力及び推力変化(EXP5)

Rocket Engine with Multi-Section Swirl
Injection and Aft Counter-Swirl Injection
Method, IAC-19-C4.2.8, (2019).

久留米工業大学大学院自動車システム工学専攻工学[2] 小型ディーゼルエンジンにおいてデュアルフューエル（水素+軽油）がエンジン性能に及ぼす影響
20M302 納富 義樹
指導教員 山口 卓也 副指導教員 東 大輔
1．はじめに

3. 水素噴射システムの計画と製作

ディーゼルエンジンは高効率で燃焼消費の少ない特徴を有するが，使用する燃料が主に軽油や重油などの炭化水素燃料であることから，CO2 の排出を避けることができない．地球温暖化による環境や生態系への影響が深刻化しており，ディーゼルエンジンにおいても従来の炭化水素燃料の使用から，廃食油など植物由来の油脂類から作られたバイオディーゼル燃料（BDF）などのカーボンニュートラル燃料や水素やアンモニアなどの非炭化水素燃料などの使用への早急な転換が求められている．修士論文では非炭化水素燃料である水素に着目し，小型ディーゼルエンジン（トヨタ製：
1ND-TV）において，従来から使用している軽油と水素とのデュアルフューエルシステムを構築する．水素と軽油を燃料とすることで，軽油の使用量を抑制しディーゼルエンジンからのCO2 の排出量を低減するコン
セプトである．修士論文では水素を小型ディーゼルエ
ンジンへ供給するシステム検討とその製作を実施した．
また，軽油と水素とのデュアルフューエルシステムにおいて軽油と水素との供給割合を変化させた実験を行い，その際の基本エンジン性能について調べたのでその内容について報告する．

図 2 は本研究で計画したデュアルフューエルシステ
ムのシステムである．デュアルフューエルシステムにおいて，軽油は従来の仕様と同様に，コモンレールシ
ステムのインジェクタより筒内に直接噴射を行う．水素はガスインジェクターを介して，吸気管内に噴射する．吸気管内にて水素と空気の予混合気を形成し，シリンダー内に吸入させた後に，軽油を筒内直接噴射するシステムを想定している．

2．実験装置
2.1 研究用小型ディーゼルエンジン
本研究で使用するディーゼルエンジンの主要諸元を
図 1 および表 1 に示す．
エンジンは最高噴射圧 160MPa
仕様のコモンレール式燃料噴射装置を搭載した排気量
1.36L の直列 4 気筒ディーゼルエンジン（トヨタ自動車製：1ND-TV）である．

プレッシャーレギュレーター
P

圧力計測

Item

Specifications

Engine type

DI inline 4

Displacement

cm 3

1362

Bore×Stroke

mm

73.0 × 81.4

Compression ratio

18.5

Maximum torqueNm

170(@ 2000-2800rpm)

Maximum power

kW53

流 量計測し 計測シス
テ ムにデー タを取り

マスフローメーター

込み．

温度計測

H2

電磁弁

エ ンジンの 暴走を防止 するため に安全弁（電磁弁）を設置

燃料カット弁

水素ボンベ

水素噴射用の吸気
管が必要．
排気

空気
水素

ガスインジェクター&コントローラー（12V定電圧電源で給電）吸気管から水素を噴射し，空気と水素の予混合気をシリンダーに吸入させる。

軽油は従来のコモ
ンレール燃料噴射システムより直接
筒内噴射．

Fig. 2 Planned dual fuel (H2+diesel fuel) system
3.1 水素用インジェクタとコントローラー
エンジンへの水素供給は図 3 に示す水素用インジェ
クタとコントローラーを使用する．これらの噴射シス
テムは 12VDC 電源より給電を行う．

a)Table 1 Engine specifications

T

H2 gas injectorb)

H2 gas injector controller

Fig. 3 Gas injector for hydrogen and controller
3.2 水素噴射用の吸気管の設計と製作
エンジンに水素を供給するための水素供給用吸気管の設計と製作を行った．図 4 は製作した水素供給用吸気管である．また，図 5 は水素供給用吸気管をエンジンシステムの吸気系に取り付け，水素用ガスインジェ
クターをセッティングした状況を示す．水素供給用吸気管は問題なくエンジンシステムに組み込むことがで

80

H2 volume flow L/min

き，水素用ガスインジェクターと耐圧チューブが吸気管に問題なく取り付けできることを確認した．

70
60

50
40

30
20

10
0
0

5

10

15

20

25

H2 injection frequency Hz

水素用インジェクター

水素噴射用の吸気管

Fig. 5 Diesel engine bench with gas injector and intake pipefor H2 supply
3.3 水素供給装置と水素用流量計
エンジンに水素を供給するために水素供給装置（ガスボンベとプレッシャーレギュレーター）と水素用流量計が必要である．図 6 は水素供給装置および水素流量計を示す．水素供給装置はガスボンベスタンドとプレッシャーレギュレーターで構成されている．水素流量計は測定レンジが 0～500 [L/min]のものを使用する．

Diesel fuel
17.9
34.1

80%

44.7
60.3

60%
40%

82.1
65.9
55.3

20%

39.7

0%

5

20

15
10
H2 Injection frequency Hz

Fig. 8 Ratio of H2 energy
4.2 デュアルフューエルシステムの正味熱効率
図 9 は水素と軽油とのデュアルフューエルシステム
運転における正味熱効率である．水素を噴射した条件
では，水素の噴射周波数によらず正味熱効率は軽油のみで運転した条件における正味熱効率よりも低下している．これは，水素噴射時の軽油噴射時期の遅角や冷却損失の増加など影響と推察される．
31
30

BTE with H2 %Fig. 6 H2 supply device and flowmeter for H2
4. デュアルフューエルシステムのエンジン実験
軽油と水素とのデュアルフューエルシステムにおける基本エンジン性能を調べる実験を行った．実験は機関速度 Ne=1640 rpm，
正味平均有効圧力 BMEP=0.3MPaの条件で実施した．
4.1 水素インジェクタの噴射条件
水素の噴射量は、水素インジェクタの開弁期間もしくは噴射周波数を変化させることで調整できる．本実
験では水素の噴射圧力 Pinj=0.25MPa，開弁期間 3μsecの条件で噴射周波数を 5～20Hz の範囲において 5Hz
刻みで変化させた．図 7 は水素インジェクタの噴射周波数に対する水素の体積流量の変化である．噴射周波数が大きくなるに従って，インジェクタからの水素の噴射量が増加している．

H2

100%

Ratio of H2 energy %Fig. 4 Intake pipe for H2 supply

Fig.7 H2 volume flow with H2 injection frequency
4.2 エンジンへの供給熱量に占める水素の割合
水素インジェクタの噴射周波数が大きくなるに従い，水素の噴射量は増加してく．このため，水素の噴射量が増加していくに従って，軽油の噴射量は減少していく．図 8 は水素インジェクタの噴射周波数ごとのエン
ジンへの供給熱量における水素の割合を示したものである．水素インジェクタの噴射周波数が大きくなるにしたが，エンジンへの供給熱量に占める水素の割合は増加し，水素の噴射周波数が 20Hz の条件ではエンジンへの供給熱量の 60.3%が水素によるものとなる．このため，水素の噴射周波数が 20Hz の条件では，従来の軽油のみの運転条件に対して約 60%の CO2 排出削減を見込むことができる．

BTE wo H2 (Diesel fuel)

29
28
27

26
25
24
23
22
0

5

10

15

20

25

H2 injection frequency Hz

Fig.9 Brake thermal efficiency (BTE) with H2

[3]小型先進モビリティの走行安全性を高める
センサフュージョン手法の検討
21M303 松山 幸広
主論文指導教員 東 大輔
副論文指導教員 田中 基大

１．背 景

感を与えない事である。具体的には、障害物だ

我が国は世界でも稀な速度で高齢化が進ん

けでなく走行路の段差への乗り上げ等を考慮でおり、その社会保障費の増大と少子化によるし、これらに対して事故回避を行う際に急減速

経済活力の低下が喫緊の課題となっている。厚等の車体挙動を示さない事が恐怖感の無い乗

生労働省 平成 28 年 介護保険事業状況報告にり心地に繋がる。そこで本研究では、小型赤外

よると、2007 年時点での要介護（要支援）認定

線ステレオカメラから得られる画像を領域分

者数は 437.8 万人だったのに対し、団塊世代が割し、段差や車体周辺の障害物との距離を検出

65 歳以上となる 2016 年には認定者数が 618.7

し、脱輪や衝突を回避するシステムを構築した。

万人と 1.4 倍に増加しており、介護保険事業費も増大している。

２．目

的

そこで政府は「地域包括ケアシステム構想」

本研究では、移動支援サービスを実現する上を提唱し、高齢や障がいで介護が必要な人も可

で最も重要な「自動運転の安全性を高める車体

能な限り自立した生活が送れる地域（福祉サー

周辺の障害物情報を取得するセンサフュージビス）づくりを推進している。その中でも高齢

ョン手法の先行研究」について報告する。

者の移動支援を行う事によるその健康維持・増進への効果は大きいとされており「地域包括ケ

３．IML 事故回避システムのコンセプト

アシステム構想」を具現化する上で重要な役割

本システムの開発コンセプトを以下に示す。

を果たすと期待されている。

① 広範囲の周辺環境を迅速かつ正確に測次世代モビリティの開発技術を強みとする
本研究室では、移動支援サービスの社会実装に向けて数々の実証実験の中で完全自動運転型

距可能なセンサ構成② 環境変化に物物検出精度が左右されない堅牢性

電動車椅子の運転システム開発を行ってきた。

③ コンパクトなハードウエア構成

そして 2022 年 10 月 25 日、本学 IML とパーソ④ 人間が停止操作可能な安全機能装備

ル R&D（株）と共同開発を行った観光向け新型
自動運転モビリティ「PARTNER MOBILITY ONE」の発表を行った。移動支援サービスの本格始動にあたり最重要事項となるのは、いかなる状況においても走行安全性の確保と搭乗者に恐怖

４.IML 事故回避システム各種センサ機能
本システムに採用した各種センサの役割について以下に示す。

4.1

赤外線ステレオカメラシステム

主に車体の進路上に特化した障害物・路面段差の詳細な距離・位置情報検知を検出する事をせる項の総和を負の項とすることで、相対速度・段差の大きさに応じた減速が可能となる。
この駆動力算出は次式で表される。

目的とする。また、自ら照射した赤外線の反射率を基にした測距により、環境変化に左右されない測距精度を確保している。
4.2

超音波センサシステム

６．システム検証

赤外線ステレオカメラでは光透過によって本検証では、暗所・明所・逆光走行環境下に測距不可能なガラス面を対象にした測距を行おいて事故回避を行った際の回避精度の変化、う事を目的とする。これにより、自動ドア等の走行中の本モビリティが通行人に対して衝突

ガラス面に対する衝突回避を行う。

回避を行った際の搭乗者心理的評価を行った。

搭乗者が何らかの理由で停止する必要があると判断した場合に自ら停止が出来る事を目

100.00
80.00
60.00
40.00
20.00
0.00

4.93
4.78
4.94
4.93
4.91
5.01
4.92
3.73
3.21
2.82
2.42
2.10
2.06
2.06

緊急停止ボタンシステム

駆動力[%]

4.3

的とする。

障害物までの車間距離[m]５．速度制御則測距データを基に本モビリティとの衝突のFig1. 暗闇下での障害物回避の様子
十分な余裕があった

恐れがある物体・段差との位置関係、車間距離を把握し、最適な前進駆動力の算出を行う。理余裕があった由は、静的障害物と通行人などの動的障害物が普通だった

対面進行する場合での、本モビリティと障害物

もう少し余裕を持つべき 評価者総数：46 名との接近相対速度は約３倍となるためだ。一定だった
衝突するかと思った

加速度による減速では両場面に対応した安全46

な減速は不可能と言える。また、走行路面に段差が存在する場合、走破可能な範囲での段差でFig2. 搭乗者の衝突回避行動に対する評価あっても、その高低差に比例した減速走行を行わなければ、落車・車体破損等のリスクも増加してしまう。
以上の事を踏まえ本システムの速度制御では、障害物との車間距離(D)6[m]以上を 100[%]とする車間距離に比例した項にて正の駆動力を決定し、その値から相対速度(ΔD/Δt)に比例させ減速させる項と走破可能範囲内での段差に対してその大きさ(G)に比例した減速をさ

６．結言

2 つの検証により、本システムの外界光量変化に左右されない事故回避精度の堅牢性と搭乗者に安心感を与えた状態での回避行動を取れていることに対して一定の成果を得ることが出来た。今後は、実用環境下において常に安定した挙動を示し、安心感のある回避行動を取れているか、更に実践的な走行検証を行いたい。

[4] 固定翼付き eVTOL の開発に向けた概念設計法の開発と 2 重反転プロ
ペラ間隔が推力に及ぼす影響に関する研究
21M304 呂 精
主論文指導教員
副論文指導教員
１．緒言技術の発展により，地域間のコミュニケーシ
ョンはますます盛んになっている．物流，人的交流のための交通手段の利用は特に大切である．
大都市における交通渋滞が益々深刻になってきており，排気ガスを源とする大気汚染が広がりを見せている．現在，世界人口の 55％が都市に住んでいるが，国連の推計によると，2050 年には 78％に増加し，特にメガシティでは都市の地
上交通渋滞や大気汚染が現在以上に深刻化すると言われている．大気汚染対策の一つとして，自動車については電気自動車への転換が進みつつある．
一方，現在使われている飛行機のほとんどは化石燃料を用いており，飛行中に CO２に限らず，
NOX や SOX などの大気汚染物質を排出するため，環境負荷が大きい．その打開策として考えられているのが空飛ぶクルマ構想をはじめとする電動航空機である．また，台湾と日本などのように比較的大きな都市間に高い山間部が存在する
地域は世界各地に見出すことができる．また，離島が多く，本島と離島間の高速なアクセスが必要とされる地域が多く存在する．さらに，土地の有効活用と電動航空機の普及性から考えると滑走路がなくても運用できるシステムが望ましい．
このような条件を満たす機体として，現在，特に注目されているのが電動垂直離着陸機（eVTOL）の開発である．電動垂直離着陸機(eVTOL)は地形の障害を乗り越え，人や物を素早く運ぶことができる．また，滑走路を必要としないので利便性が増す．このような機体は欧
米や日本及び台湾においてもエアタクシーまたは空飛ぶクルマとして構想が練られ，また開発が行われている．

麻生
井川

茂
秀信

このような機体の開発にあたっては従来の化
石燃料を用いる機体であればその概念設計の方法はほぼ確立しており，必要とされる仕様に応じて機体の概念設計が可能であり，その結果として機体規模や性能を推算することができる．
しかしながら，電動飛行機は重量が変わらない
ためこの方法を利用しての概念設計を行うことができない．したがって，電動飛行機用のミッション要求から機体規模を策定する概念設計法が必要である．
2．研究目的
今回の研究は翼付きeVTOL機が後続距離も長く取れることからこの機体に絞って概念設計手法の開発を行うとともに推力の発生源の一つである二重反転プロペラの推力特性について考察を行った．
3．電動飛行機用概念設計手法
離陸時における全備質量𝑀𝑀0 は次式のように表せる．上に上がるためのモーター質量(𝑀𝑀𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 )とモーターを支えるストラクチャー質量(𝑀𝑀𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 )も考える．
M 0= M crew + M payload + M battery + M e + M motor + M support
𝑀𝑀𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ，𝑀𝑀𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 は 1 人あたりの体重を 80kg，1人あたりの手荷物を 15 kg とすれば
𝑀𝑀𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 = 95𝑛𝑛𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ，𝑀𝑀𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 = 95𝑛𝑛𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝と表せるので，前式は次のように表せる．
𝑀𝑀0 = 95𝑛𝑛𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 + 95𝑛𝑛𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 + 𝑀𝑀𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝑀𝑀𝑒𝑒
+ 𝑀𝑀𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 + 𝑀𝑀𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠
その中に，𝑀𝑀𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 と𝑀𝑀𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 は𝑀𝑀0 の関数となるので，𝑀𝑀𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 ，𝑀𝑀𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 を次のように表す．

𝑀𝑀𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 = 𝑀𝑀𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 (𝑀𝑀0 )，𝑀𝑀𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = 𝑀𝑀𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (𝑀𝑀0 )世界中の小型電動航空機を参考し，ローターの質量の全備質量に対する比率は 0.214 とする．
つまり𝑀𝑀𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 は 0.214𝑀𝑀0 とする．
また，参考文献の Table7.2, Gen. Av.－twinengine」を選択すると
H 
Me
=
−0.90 + 1.36M 0 −0.10 AR 0.08  p M0
 W0 

0.05

 W    
 S  min 

−0.05

(V

max [kt])

0.20

流の信号が直流型歪増幅器に入り，scope corder
で電圧の変更量が見える．Fig. 2 は二重反転プロ
ペラの推力を測る実験の流れである．

これより，
0.05
−0.05

0.20 
 H   W   −0.90 + 1.36M 0 −0.10 AR 0.08  p    
Me =Vmax [kt] )  M 0( W0   S  min 

したがって，前式は次式のように書き直す.
M0(n +1)=
95ncrew + 95n passenger + M battery ( M 0 ) + M e ( M 0 )(n)Fig. 2 二重反転プロペラ推力測る実験の模型(n)+ M motor ( M (n) ) + M support ( M 0(n) )0

二重反転プロペラ推力測定実験の結果は Fig. 3に示す．

Microsoft Excel で𝑀𝑀0(n+1)と𝑀𝑀0(n)の値が一致するまで反復計算を行う．一つ例として，航続距離が 150 km，4 人乗りの場合の計算結果は以下である．
機体全備質量M0 [kg]1942.04

空虚質量Me [kg]888.84バッテリー質量237.66
Mbattery [kg]モーター固定用支柱質量20.29
Msupport [kg]必要パワー209.16
Hp_required [kW]機体全長𝑙𝑙fuselage [m]8.80
主翼スパン𝑏𝑏wing [m]10.44
主翼コード𝑐𝑐wing [m]1.74計算した結果から，得られた機体の図面を Fig.1に表す．

Fig. 1

概念設計によって得られた eVTOL 図面(単位:mm)

ここで得られた機体の諸元や性能はこれまでに開発された 4 人乗りの化石燃料の機体と比べ，バッテリー質量が大きいので機体質量が大きくなっているが，それを除けば妥当なものであると考えられる．よって，電動で垂直離着陸する
主翼付き航空機について新たに概念設計法を開発することができたと考えられる．
4．二重反転プロペラ推力測定実験
上と下のプロペラがどのくらい力を出すか，電Fig. 3 個別推力と回転数の関係(z はモーターの間の距離/弦長)
5．結論1) 電動で垂直離着陸する主翼付き航空機について新たに概念設計法を開発した．
2) 新たに開発した電動で垂直離着陸する主翼付き航空機の概念設計法を用いて，まず，航続距離 150 km の 4 人乗り eVTOL について具体的に計算を行い，機体の諸元を明らかにした．
3) さらに、航続距離 150 km に維持しつつ乗員を数を 6 名、8 名、10 名と増やして機体の全備質量、バッテリー質量、主翼面積の影響を調べ、妥当な値を得た．
4) ここで開発した概念設計法は今後，電動で垂直離着陸する主翼付き航空機の形態の概念設計を行う上で有用であると考えられる．
5) 二重反転プロペラの特性を明らかにした．
参考文献
1) https://jidounten-lab.com/y_sky-car-matome-toha
2) Daniel P. Raymer,「Aircraft Design : A
Conceptual Approach Sixth Edition 」，AIAAEDUCATION SERIES．(2018)．

インテリジェント・モビリティ研究所 活動報告
１．研究
年月

内容

2022.07

通信・放送イベントに展示

2022.10

佐賀駅前にて自動運転の実証試験

2022.10

新型車両の発表

2022.11

嬉野温泉駅前で自動運転体験会

2023.01

自動運転モビリティ導入

2023.02

公道での自動運転の実証試験

久留米工業大学

BULLETIN OF KURUME INSTITUTE OF TECHNOLOGY

インテリジェント・モビリティ研究所 研究報告

第6号

2023 年 3 月 20 日発行

発 行

久留米工業大学 インテリジェント・モビリティ研究所〒830-0052

久留米市上津町 2228-66

INTELLIGENT MOBILITY LAB No. 6

Published 20 March 2023

Editor Editorial Committee for Kurume Institute of Technology Bulletin
2228-66 Kamitsu-machi, Kurume-shi,

TEL (0942)-22-2345

Fukuoka-ken, Japan. 830-0052

URL https://www.kurume-it.ac.jp

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