[1Yin-A] Poster 1

[1Yin-A-30] Efficiency Improvement of CFD Convergence Calculations Using Surrogate-Model-Based Initialization

〇Hirokazu Takagi¹, Katsuaki Morita¹, Hiroyuki Saito¹, Ryosuke Seki¹, Yuto Terauchi¹ (1. Mitsubishi Heavy Industries, Ltd.)

Keywords:

Surrogate model,Deep learning,Numerical analysis

製造業における製品開発や設計プロセスでは、性能評価のためCFD解析などの数値解析が広く用いられているが、メッシュを作成して物理状態が安定するまで収束計算を行うため、解析時間が膨大になる課題がある。近年、機械学習によるサロゲートモデルでCFD解析を代替する研究が行われているものの、CFD解析と比較して正確性を欠くリスクがあり、性能評価へ適用する際の課題となっている。そこで本研究では、サロゲートモデルを CFD 解析の初期値生成に利用し、最終解に近い初期値から計算を開始するWarmStart 解析手法を構築した。具体的には、CFD 解析における入力と出力の対応関係をサロゲートモデルに学習させ、その推論結果を初期値として設定することで収束計算の高速化を図った。ガスタービン圧縮機翼周りの粘性流れに対する2次元定常解析を対象に検証した結果、従来解析と比較して解析時間を1/2以下に削減できることを確認した。