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機械学習を用いた流体構造連成解析

机译:基于机器学习的流体结构耦合分析

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摘要

"1.一次元励振力信号を用いた流動様式識別手法 a.一定の成果が認められたが課題も多い i.流れ場の固有振動数 ii.データは多いほど良い iii.加速度計?八イド口フォン?2.画像認識によるパターン識別 3.機械による"客観的判断"が必要なシナリオ a.オンサイ卜異常検知(振動、騒音、昇圧•昇温)b.限界熱流束(CHF)c.UJテ一ブルとしての使用。D.層流•乱流遷移?"
机译:\“ 1。使用一维激励力信号进行流模式识别的方法a。虽然可以识别出某些结果,但是存在许多问题i。流场的固有频率ii。数据越多,iii。加速度计越好? Id口电话?2.通过图像识别进行模式识别3.需要机器进行“客观判断”的情况a。现场异常检测(振动,噪声,压力升高/温度升高)b。临界热通量(CHF) c。用作UJ表D.层流•湍流过渡?

著录项

  • 来源
    《》|2019年|61-70|共10页
  • 会议地点 東京(JP)
  • 作者

    三輪修一郎;

  • 作者单位

    匕海道大学工学研究院ェ学院 エネリレギ一環境システム部門 原子力システム安全工学研究室;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 jpn
  • 中图分类
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