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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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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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)
旅客機の離着陸経路最適化
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による空力係数・微係数の導出例
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 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

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
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_open
CM_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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 50人乗り程度の機体を想定
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z zxxc
rc
zc
xc
ate
zte
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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