チャネル乱流における残差学習 : データ駆動型SGSモデルの構築に向けて

講演情報

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）

2023年12月17日(日) 13:30 〜 14:50 E室 (IB015)

座長:下山幸治(九州大学)

13:30 〜 13:50

*佐伯龍飛¹、後藤陸²、三浦怜之²、深潟康二¹ (1. 慶應義塾大学、2. 慶應義塾大学大学院)

キーワード：SGS モデル、機械学習、ノイズ除去畳み込みニューラルネットワーク、残差学習、チャネル乱流