37th CFD Symposium

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流体データの処理と活用

4.情報科学とCFD:情報科学の活用,情報科学とCFDの融合を目指す提案 » OS.4-2:流体データの処理と活用(可視化,プリ・ポスト処理,データ同化,機械学習(人工知能),データ分析法,設計探査,最適化など)

OS.4-2:流体データの処理と活用(可視化,プリ・ポスト処理,データ同化,機械学習(人工知能),データ分析法,設計探査,最適化など)

Sun. Dec 17, 2023 1:30 PM - 2:50 PM E室 (IB015)

Chair:Koji Shimoyama

1:30 PM - 1:50 PM

[3511-14-01] Residual learning for turbulent channel flow: Toward building a data-driven SGS model

*Ryuto Saeki1, Riku Goto2, Reno Miura2, Koji Fukagata1 (1. Keio Univ., 2. Keio university graduate school)

Keywords:SGS model, Machine lerning, Denoising Convolutional Neural Network, Residual learning, Turbulent channel flow