超大規模組合せ最適化問題に対する新解法の提案
設計、割り当て、スケジューリング等、様々な問題は組合せ最適化問題として定式化できる。しかし、実応用において厳密に最適な解を求めるのが不可能な場合も多い。そのような状況においても可能な限り良質な解を探索するために、これまでにも遺伝的アルゴリズムのような手法が提案されているが、万能ではない。本研究では、特に超大規模な組合せ最適化問題を対象とし、確率論、統計論的な観点から、最適と考えられる方法を追究している。
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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