JAXA スーパーコンピュータシステム利用成果報告(2022 年 2 月～2023 年 1 月)

大規模解析にもとづく現象解明とモデリング

報告書番号：R22JDA201J01
利用分野：航空技術
URL：https://www.jss.jaxa.jp/ar/j2022/20662/
責任者
藤井謙司, 航空技術部門基盤技術研究ユニット
問い合せ先
阿部 浩幸(abe.hiroyuki@jaxa.jp)
メンバ
阿部 浩幸, 菱田 学, 桐原 亮平, 桑原 匠史, 松尾 裕一, 松山 新吾, 溝渕 泰寛, 南部 太介, 岡部荘志, 志村 啓, 坂野 友香理, 八百 寛樹

事業概要
詳細大規模解析による現象解明を通じ, 乱流・噴霧燃焼のキー現象のモデル化を行い, 乱流・噴霧燃焼分野の研究を世界的に牽引する.

JAXA スーパーコンピュータを使用する理由と利点
当該分野で世界と肩を並べる研究を実施するために必要な計算機資源はスパコンでしか得られない.

今年度の成果・航空エンジンの燃料微粒化を対象とした詳細解析を実施. 大気圧下(高気液密度比)の条件で安定的な解析が実施できるよう, 気液界面付近の解析手法を修正. 大気圧下での実験を再現した解析を実現し, 一次微粒化における実験の定性的傾向の再現に成功した(図 1).
・捩れ乱流境界層は, 燃焼器内だけではなく機体周りの流れ解析でもキー現象である. 本研究では,せん断駆動捩れ乱流境界層の直接数値シミュレーション(DNS)を, この系で世界最高レイノルズ数Reθ=1500 までのレイノルズ数に対して実施した. Reθ=1500 の計算では, 所要格子数として約 64 億点を用いた. 図 2 は, Reθ=1500 における乱流構造を可視化した結果であるが, レイノルズ数が高くなると, 捩れ乱流境界層が発達するにつれて重層的な乱流境界層を形成する(緑丸で囲んだ部分)ことが分かった.

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図 1: 大気圧下における微粒化詳細解析の結果図 2: Reθ =1500 の DNS の乱流構造(青:低速;赤:高速)- 486 -JAXA スーパーコンピュータシステム利用成果報告(2022 年 2 月～2023 年 1 月)

成果の公表
-査読付き論文
1) T.Nambu, Y. Mizobuchi "A study on droplet group evaporation modeling based on interface resolved
numerical simulations of two-phase flow" Combustion and Flame
2) S. Matsuyama, "Implicit Large-Eddy Simulation of Turbulent Plane Jet at Re = 10^4," Computers& Fluids.
3) K. Kawano, H. Gotoda, Y. Ohmichi, and S. Matsuyama, "Complex-network analysis of highfrequency combustion oscillations in a model single-element rocket engine combustor," Journal of Fluid
Mechanics.
-招待講演
阿部 浩幸, 南部 太介, 溝渕 泰寛, "壁乱流のレイノルズ数効果に関する DNS とモデリング," 京都大学数理解析研究所研究集会 「乱流の予測可能性と可制御性」(2022 年 7 月 20～22 日オンライン)-口頭発表1) 阿部 浩幸, 南部 太介, 溝渕 泰寛, "AMM QCRcorner モデルを用いた NASA Juncture Flow におけるコーナー剥離の予測," 第 54 回流体力学講演会/第 40 回航空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム(2022 年 6 月 29 日～7 月 1 日, アイーナ:いわて県民情報交流センター).
2) H. Abe, T. Nambu and Y. Mizobuchi, " Quadratic constitutive relation for a corner flow and its
application to a wing-body juncture flow," Twelfth International Symposium on Turbulence and Shear
Flow Phenomena (July 19-22, 2022, Online).
3) H. Abe, T. Nambu, Y. Mizobuchi and P. R. Spalart, " Improvement on the AMM model for
predicting wing-body juncture flows," 2022 Symposium on Turbulence Modeling: Roadblocks, and thePotential for Machine Learning ( July 27-29, 2022, Lockheed Martin Center of Innovation).
4) 松山 新吾, "見せてもらおうか, SGS モデルの性能とやらを," 第 54 回流体力学講演会/第 40 回航
空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム(2022 年 6 月 29 日～7 月 1 日, アイーナ:いわて県民情報交流センター).
5) 松山 新吾, "第 3 回直交格子 CFD ワークショップについて," 第 54 回流体力学講演会/第 40 回航
空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム(2022 年 6 月 29 日～7 月 1 日, アイーナ:いわて県民情報交流センター).
6) 松山 新吾, "セルレイノルズ数と壁面熱流束に関する考察," 第 54 回流体力学講演会/第 40 回航空
宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム(2022 年 6 月 29 日～7 月 1 日, アイーナ:いわて県民情報交流センター).
7) 松山 新吾, "非等方 SGS モデルによる平面乱流噴流の LES," 日本流体力学会 年会 2022 (2022 年
9 月 27 日～29 日, 京都大学).

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JSS 利用状況⚫ 計算情報プロセス並列手法

MPI

スレッド並列手法

OpenMP

プロセス並列数

120 - 13422

１ケースあたりの経過時間

1000 時間⚫ JSS3 利用量
総資源に占める利用割合※1 (%)： 1.34

内訳
計算資源
計算システム名CPU 利用量(コア・時)資源の利用割合※2 (%)

TOKI-SORA

36,369,544.65

1.59

TOKI-ST

31,184.64

0.03

TOKI-GP

0.00

0.00

TOKI-XM

0.00

0.00

TOKI-LM

3,568.19

0.24

TOKI-TST

0.00

0.00

TOKI-TGP

0.00

0.00

TOKI-TLM

0.00

0.00

ファイルシステム資源
ファイルシステム名

ストレージ割当量(GiB)

資源の利用割合※2 (%)/home

344.480.31/data 及び/data2

30,215.99

0.23/ssd

2,879.60

0.40

アーカイバ資源
アーカイバシステム名

利用量(TiB)

資源の利用割合※2 (%)

J-SPACE

35.09

0.16

※1 総資源に占める利用割合：3 つの資源(計算,ファイルシステム,アーカイバ)の利用割合の加重平均※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合- 488 -JAXA スーパーコンピュータシステム利用成果報告(2022 年 2 月～2023 年 1 月)

⚫ ISV 利用量
ISV ソフトウェア資源
ISV ソフトウェア(合計)

利用量(時)

資源の利用割合※2 (%)

363.280.25※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合- 489 -