円管内脈動乱流における乱流統計量の予測精度向上を目的とした深層学習モデルとCNN低次元モードの解析

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)

13:50 〜 14:10

*熊澤創太¹、仁村友洋¹、村田章¹、岩本薫¹ (1. 東京農工大学)

キーワード：深層学習、脈動流、時系列予測