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機械学習による渦半径の予測に基づいたCFD解析メッシュ作成の効率化の検討

Examination of efficient CFD analysis mesh creation based on prediction of vortex radius by machine learning

松下 健太郎 ; 江連 俊樹 ; 藤崎 竜也*; 今井 康友*; 田中 正暁  

Matsushita, Kentaro; Ezure, Toshiki; Fujisaki, Tatsuya*; Imai, Yasutomo*; Tanaka, Masaaki

ナトリウム冷却高速炉(SFR)において、炉上部プレナム内自由液面部に生じるくぼみ渦によるカバーガス巻込み現象が、SFRの安全設計上の課題となることから、渦によるガス巻込み現象の評価手法の開発が求められている。日本原子力研究開発機構では、3次元CFD解析によって得られた流速分布から渦の存在を予測する評価手法の整備を進めており、3次元CFD解析の効率化の観点から自由液面部の解析メッシュの部分的詳細化を検討している。本研究では、詳細化適用前の解析メッシュ(初期メッシュ)作成の効率化の観点から、機械学習によって体系に発生し得る渦の半径を予測し、予測値を初期メッシュ配置の基準値とする手法を検討した。円柱壁後流渦の体系を対象に、円柱の直径や入口流速等のパラメータを変化させてCFD解析を行い、得られた渦半径等の変数を用いて教師あり学習を実施し、体系内に発生する渦半径を予測した。その結果、予測した渦半径を基準とすることで初期メッシュサイズを効率よく決定できる見通しを得た。

Development of evaluation method for cover gas entrainment (GE) by vortices generated at free surface in upper plenum of sodium-cooled fast reactor (SFR) is required. An evaluation method by predicting vortices from flow velocity distribution obtained by 3D CFD analysis is developed, and partial refinement of analysis mesh from the viewpoint of improving efficiency of 3D CFD analysis is examined. In this study, a method of predicting vortex radius that can occur in a system by machine learning and using the predicted value as a reference value for analysis mesh before applying refinement (initial mesh). CFD analysis was performed for cylinder column system where wake vortex occurs by changing parameters such as cylinder diameter and inlet flow velocity, and supervised learning was performed using the obtained variables and vortex radius was predicted. As a result, it was obtained that initial mesh size can be efficiently determined by using the predicted vortex radius as a reference.

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