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  1. JAXA出版物(シリーズ別)
  2. 流体力学講演会/航空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム
  3. 2022
  1. シンポジウム・研究会
  2. 流体力学講演会/航空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム
  3. 2022
  1. コンテンツタイプ
  2. 会議発表論文/会議発表用資料 (Conference Paper/Presentation)
  1. JAXA出版物(種類別)
  2. 特別資料 Special Publication(略称:SP)
  3. 2022年度
  4. JAXA-SP-22-007 第54回流体力学講演会/第40回航空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム論文集

翼型まわりの剥離流れ画像から表面圧力推定を行う深層学習モデルの検討

https://jaxa.repo.nii.ac.jp/records/49141
https://jaxa.repo.nii.ac.jp/records/49141
3e78b80d-d43c-4772-9676-1848e2d0b8e9
名前 / ファイル ライセンス アクション
AA2230023010.pdf AA2230023010.pdf (3.8 MB)
Item type 会議発表論文 / Conference Paper(1)
公開日 2023-02-17
タイトル
タイトル 翼型まわりの剥離流れ画像から表面圧力推定を行う深層学習モデルの検討
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
その他のタイトル(英)
その他のタイトル Investigation of Deep Learning Model for Surface Pressure Estimation by Visualization of Separated Flow around an Airfoil
著者 山本, 悠人

× 山本, 悠人

山本, 悠人

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川上, 理史

× 川上, 理史

川上, 理史

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李家, 賢一

× 李家, 賢一

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YAMAMOTO, Yuto

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KAWAKAMI, Masashi

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RINOIE, Kenichi

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著者所属
東京大学
著者所属
東京大学
著者所属
東京大学
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
出版者
出版者 宇宙航空研究開発機構(JAXA)
出版者(英)
出版者 Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA)
書誌情報 宇宙航空研究開発機構特別資料: 第54回流体力学講演会/第40回航空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム論文集
en : JAXA Special Publication: Proceedings of the 54th Fluid Dynamics Conference / the 40th Aerospace Numerical Simulation Symposium

巻 JAXA-SP-22-007, p. 155-165, 発行日 2023-02-17
会議概要(会議名, 開催地, 会期, 主催者等)
内容記述タイプ Other
内容記述 第54回流体力学講演会/第40回航空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム (2022年6月29日-7月1日. いわて県民情報交流センター(アイーナ)), 盛岡市, 岩手
会議概要(会議名, 開催地, 会期, 主催者等)(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 The 54th Fluid Dynamics Conference / the 40th Aerospace Numerical Simulation Symposium (June 29 - July 1, 2022. Iwate Citizen Information Exchange Center (Aiina)), Morioka, Iwate, Japan
抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 To clarify the separated flow field formed over the airfoil, a Convolutional Neural Network (CNN) model is proposed to obtain surface pressure distributions from visualized images of flow around airfoils. In this paper, we examine the effectiveness of the CNN model by using several datasets with different angles of attack as training data in order to construct a more general-purpose CNN model which can estimate the surface pressure from the visualized images not only at a specific angle of attack but also in a wide range of angles of attack near the stall angle of attack.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 形態: カラー図版あり
内容記述(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Physical characteristics: Original contains color illustrations
ISSNONLINE
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2433-2232
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
資料番号
内容記述タイプ Other
内容記述 資料番号: AA2230023010
レポート番号
内容記述タイプ Other
内容記述 レポート番号: JAXA-SP-22-007
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Ver.1 2023-06-20 18:36:53.033719
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