都市のオープンスペースにおける樹木配置の最適化
都市のヒートアイランド現象は、最近の気温上昇に伴い、ますます問題視されることが予想されます。その緩和策のひとつとして、顕熱・潜熱に対する効果や蒸散作用を持つ植物による緑化が効果的です。この研究は、その緑化を効率よく行うために、地面の日照時間を最小化し、一方で植樹のためのコストを最小化することを目的とした最適解を遺伝的アルゴリズム(GA:Genetic Algorithm)を用いて導き出しています。
数値的検討により新たなエンジン技術の開発を加速することが求められている。数千の化学種と数千の素反応から構成される詳細反応モデルが記述するガソリンの着火遅れ時間の温度・圧力・当量比・EGR依存性をわずか五つの式により誤差10 %以内という高精度で再現可能な方法を確立した。この着火遅れ時間総括式を用い、最も簡素な着火予測モデルとして普及しているLivengood-Wu積分を遡り型で行うという新たな発想により、高汎用性、高精度、低計算負荷を極めて高いレベルで並立させたガソリン着火予測モデル(ノッキング予測モデル)を確立した。このモデルを天然ガス、水素、アンモニアなどの新燃料の着火予測に拡張することにより、これらの燃料を用いた新世代エンジンの開発に大きく貢献可能であると考える。
論文
「高精度エンドガス自着火予測モデルの開発(第4報)-着火遅れ時間総括式と誤差補正式を用いた遡り型Livengood-Wu積分-」(2020)『自動車技術会論文集』51(4)p.655-662.
「高精度エンドガス自着火予測モデルの開発(第2報)-プレミアムガソリンサロゲート燃料の着火遅れ時間総括式の構築-」(2019)『自動車技術会論文集』50(2)p.340-346.
「高精度エンドガス自着火予測モデルの開発-Livengood-Wu積分による着火予測の本質-」(2018)『自動車技術会論文集』49(6)p.1143-1149.
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