日本機械学会 2023年度年次大会

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OS-s(部門単独)

OS-s(部門単独) » S051 流体工学の基礎と応用

[S051p] 流体工学の基礎と応用[ポスター]

Wed. Sep 6, 2023 10:30 AM - 12:00 PM B (Bld.8, 1F)

[S051p-09] Machine learning surrogate modeling of heat transfer property and pressure loss across lattice-structured heat sinks and their structure optimization

〇Hideto Nakatani1, Asuka Suzuki1, Naoki Takata1, Makoto Kobashi1 (1. 名古屋大学)

Keywords:積層造形、ラティス構造、有限要素法、伝熱特性、機械学習