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

1:50 PM - 2:10 PM

[3511-14-02] Deep Learning Model for Improvement of Prediction Accuracy of Turbulence Statistics in Pulsating Turbulent Pipe Flow and Analysis of CNN Low-Dimensional Modes

*Sota Kumazawa1, Tomohiro Nimura1, Akira Murata1, Kaoru Iwamoto1 (1. Tokyo University of Agriculture and Technology)

Keywords:Deep Learning, Pulsating Flow, Time Series Prediction