複雑な非定常流れの特徴抽出のための重み共有型CNNモード分解モデル

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) 15:00 〜 16:20 E室 (IB015)

座長:立川智章(東京理科大学)

15:00 〜 15:20

*下田瑶祐¹、福島直哉² (1. 東海大学大学院総合理工学研究科、2. 東海大学工学部機械工学科)

キーワード：機械学習、畳み込みニューラルネットワーク、モード分解、非定常流れ、重み共有