vol.3 ものづくりプロセスに変革をもたらす
高精度流体シミュレーションを実現

船の設計に必要なシミュレーションとは

船や自動車などのものづくりは、どういう製品をつくるかという概念設計から始まり、製品の基本的な仕様を決める基本設計、製品の細部の仕様を決める詳細設計と進み、最後に模型や試作機を使った性能試験が行われます（図1）。「船の形を決める船型設計の場合、大きな模型をつくって水槽で実験します。一つの船型の試験をするためには、1000万円から2000万円ほどの費用と1週間程度の時間がかかります。我々は、これをシミュレーションで置き換えることを目指しています。置き換えができれば、試作が不要になるのでコストも削減できるし、性能に不具合があった場合すぐに設計をやり直すことができて時間も削減できますからね」と、加藤さんはシミュレーションの意義を語ります。

船の性能試験は大きく分けて2種類あります。一つは、プロペラを回転させない状態で模型を引っ張る抵抗試験で、船体がまわりの水から受ける抵抗を求めます。もう一つは、プロペラを回転させた状態で模型を引っ張る自航試験で、船体とプロペラとの干渉効果を求めます。こうした試験における、船体やプロペラのまわりの水の流れを再現するために使われる方法の一つが「有限要素法」です。この計算法では、船体のまわりの水を細かい格子（要素）に分け、その中の水の動きを物理法則に従って計算します。

試験をシミュレーションで置き換えるには、計算結果の誤差を小さく抑える必要があるため、船体のすぐ近くにできる乱流^＊2の小さな渦まで再現しなければなりません。しかし、従来の計算では船体のまわりの格子の数がせいぜい数千万から1億程度で、小さな渦は再現できませんでした。そこで加藤さんたちは、数百億から1000億という、従来の1000倍もの数の格子を用いたシミュレーションを行って1mm以下のサイズの渦を再現し、試験の結果とほぼ一致するデータを得たのです（図2）。

「実は、以前に同じシミュレーションをスーパーコンピュータ『京』でも行ったのですが、計算量が膨大なため、約2万5000の計算ノードを使って2日間程度かかりました。これでは設計の現場で使えません。そこで、『富岳』では計算時間を30分の1以下に短縮することを目標として研究開発を進めてきました」と、加藤さんは説明します。この目標はどのようにして達成されたのでしょうか？

計算速度向上のため
データ転送にかかる時間を短縮

加藤さんたちは「FrontFlow/blue (FFB) 」という有限要素法のソフトウェアを開発しています。加藤さんは1984年に大学院修士課程を修了し、入社したメーカーでFFBの原型となるソフトウェアを開発しました。大学に移ってからは、文部科学省のプロジェクトの支援も受けながら、スパコンの進歩に合わせてFFBをアップデートし、いつも最高の性能を発揮するように努めてきました。

今回も、「富岳」の特徴を生かしてFFBの計算速度を上げるために、CPU内のメモリから演算器へのデータ転送速度を最大限に上げる工夫をしました。FFBの計算ではメモリから大量のデータを読み込む必要があるため、その転送速度を向上させることが計算速度の向上に直結するからです。

「工夫の一つは、メモリ内にデータを置く際に、なるべくきれいに並べるようにしたことです。これにより計算すべきデータを素早くとってこられるようになりました。もう一つは、従来の有限要素法とは異なるアルゴリズム（計算方法）を考案したことです（図3）。従来は要素を順番に計算していたのですが、我々は要素をつくる点である節点の順番に計算するようにしました」

その結果、メモリ転送速度は「富岳」の実効最大メモリ転送速度^＊3に迫るまで向上し、「富岳」全体で「京」全体の70倍の計算速度を達成することができました。冒頭の「京」で2日程度かかった計算も、1時間以内で終えることができ、目標を大きく上回る成功となりました。

エンドユーザーを巻き込んで
シミュレーションの実用化を推進

加藤さんたちはこれまでに、数種類の船型について、抵抗試験時の船体まわりの水の流れ、自航試験時の船体とプロペラの干渉効果（図4）、波による抵抗などを細かい渦まで含めてシミュレーションしています。それらの結果と試験結果との差は小さく、試験を代替できるレベルに達していました。

「我々の大きな目的はシミュレーションの実用化なので、いろいろな船型や条件で計算をどんどん進め、このシミュレーションが設計現場で使い物になることを実証したいと思っています」というのが、加藤さんの今後の抱負です。

ここでご紹介したのは船だけですが、加藤さんが代表を務める成果創出加速プログラムの課題では、自動車、ポンプ、圧縮機などの設計でもこのようなシミュレーションの実用化を目指しています。実用化を推進するための活動として、船やターボ機械、流体機械のメーカー、ハードウェアとソフトウェアのベンダーなど54機関150名からなるコンソーシアムを組織し、メーカーがシミュレーションを導入する際の課題解決にも取り組んでいます。

日本のスパコンの黎明期から流体シミュレーションを手がけ、ソフトウェアを育て続けてきた加藤さん。シミュレーションの実用化に向けた加藤さんの努力が実を結ぶ日はもうすぐそこまできています。

研究者紹介

小学生の頃、プラモデルを買うために新聞配達をしたこともあるという加藤さん。学生時代は機械工学を専攻し実験的な研究をしていましたが、就職してシミュレーションに出会い、そのおもしろさにひかれて今日まで研究を続けてきました。パーティー会場設営や引越のアルバイトで身につけた段取り力と、英語の原稿を用意するときは定冠詞、不定冠詞、無冠詞の使い分けにまで気を配る緻密さ――両者をあわせもつ加藤さんにとって、シミュレーションは天職なのかもしれません。実際、研究でストレスを感じることはないそうです。趣味は友人たちとのゴルフ。新型コロナが終息し、またコースに出られる日を心待ちにしています。

研究課題名：
「富岳」を利用した革新的流体性能予測技術の研究開発
（ターボ機械設計・評価システムの研究開発）（hp200133）
課題代表者：東京大学生産技術研究所　加藤 千幸
（2020 ACMゴードン・ベル賞ファイナリスト研究成果）