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J-GLOBAL ID：202202251346715198   整理番号：22A2093671

機械学習を用いた沸騰検知と状態遷移把握

Machine learning for detection of boiling occurrence and state transition

著者 (4件)： 植木祥高 (大阪大) ,  三宅正人 (大阪大) ,  芝原正彦 (大阪大) ,  荒邦章 (原子力発電技術機構)
資料名： 日本伝熱シンポジウム講演論文集(CD-ROM)
巻： 58th  ページ： ROMBUNNO.A324  発行年： 2021年 
JST資料番号： F0872D  ISSN： 1346-1532  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 作動流体の沸騰現象の発生検知と状態把握が正確かつ早期に実施できるようになれば伝熱機器の安全性向上につながることが考えられる.本研究では非侵襲手法である音響法を採用することとし,沸騰音を計測し発生検知と状態把握の判定には機械学習を用いた.本発表において,沸騰の音響周波数スペクトルを評価し機械学習に効果的な特徴量を検討するとともに,バックグラウンドノイズが存在する環境下においてニューラルネットワークを用いた機械学習の性能を評価して有用性を示した.(著者抄録)

シソーラス用語： *沸騰熱伝達 ,  *音響特性 ,  *ニューラルネットワーク ,  *特徴抽出 ,  *数値解析 ,  テクノロジーアセスメント ,  有効性
準シソーラス用語： 音響応用 ,  機械学習パラメータ ,  機械学習技術 ,  作動流体 ,  *状態遷移 ,  *伝熱解析 ,  伝熱工学 ,  特徴抽出法 ,  熱機械的特性 ,  非侵襲測定 ,  沸騰遷移 ,  離散Fourier変換

分類 (2件)： 相変化を伴う熱伝達  (PA02040V) ,  数値解析,近似法  (AB04000F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  沸騰検知 ,  状態遷移 ,  把握