*4中村 優佑Yusuke Nakamura*3*2*1*7井上 実Minoru Inoue*6*5吉田 真Makoto Yoshida（究事例も報告されている*2*1,5））））：・1）と4～～ă――マツダ技報No.41（2025） （ら論文・解説10車室内の三次元流動場解析技術とステレオ計測Investigation of CFD Accuracy by Comparison with Stereo PIV in a Simplified Cabin ModelPIV要 約Key words研井 暁Akira TogiiReynolds-Averaged Navier-StokesCFDfluid, Air conditioner, Air conditioning/comfort, Computational fluid dynamics, PIV, を用いて車室内のCFDPaul Danc清水 圭吾Keigo Shimizu浮田 英治Eiji Ukita伊藤 和樹Kazuki Ito1. はじめに 車室内では，気流が内装部品に衝突することで複雑な三次元流れ場を形成する。乗員快適性と環境性能に影響を与える空調性能の効果的な開発のためには，の理解が必要である。著者らは，簡易車室内モデルを対象にステレオり複数断面の速度三成分を取得し積層することで，車室内の複雑な三次元流れ場を定量的に可視化した。更に，CFD解析ではRANS （乱流モデルを用いて車室内の流れ場を予測し，ステレオ的な変動に伴う拡散をとらえることがAbstractAir-conditioning airflow forms a complicated three-dimensional flow field in the passenger compartment. For the effective development of air conditioning performance, which affects occupant comfort and environmental performance, it is necessary to understand the detailed flow field through CFD analysis. In this study, the three-component velocity of multiple cross sections was acquired and layered using the stereo PIV method for a simple vehicle cabin model. This enabled the quantitative visualization of a complicated three-dimensional flow field in the passenger compartment. Furthermore, CFD analysis was performed using two different turbulence models, RANS and LES, to predict the flow field inside a simple vehicle cabin model, and the results were compared with the visualization results obtained by the stereo PIV method. As a result, it became clear that capturing the diffusion caused by the time-series fluctuations of the airflow is important for the accuracy of CFD predictions.HeatStereo PIV method 車室内では空調の使用により，気流がシートやトリムなどの内装部品に衝突することで，複雑な三次元流れ場を形成している。この複雑な三次元流れ場を理解し，乗員快適性向上と空調負荷低減による燃費・電費向上を両立するために，開発初期段階から流れ場を精度よく予測し，効果的な空調性能を開発することが求められている。CFDによる車室内流れ場の予測に関しては，7装備開発部Interior & Exterior Components Development Dept.CFD （Computational Fluid DynamicsLarge Eddy SimulationLES （及びPIV法により得られた結果との比較から気流の時系列予測精度において重要であることを明らかにした。により，市販車両の詳細なルーバー形状からの吹き出しに着目した放出された気流流速及び乗員頭頂部の速度場に対して，PIVRANS室内流れ場の予測においては，いられることが多い。一方で，時間変化に伴う時系列の流れ場を予測するために各解析モデルにおける車室内流れ場の予測に対する特性を理解し，目的に応じて使い分けることが求められる。技術研究所Technical Research Center61解析による詳細流れ場Particle Image VelocimetryPIV （による異なる二つのCFD解析が行われている。ルーバーからによる定常解析が行われた。このように，車RANSを用いた非定常解析に関する研）。このようにLES2法によによる定常解析が用解析では，CFD
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