文献
J-GLOBAL ID:202202290688181184
整理番号:22A1113295
高密度粒子懸濁液における流体力を予測するための深層学習法【JST・京大機械翻訳】
Deep learning methods for predicting fluid forces in dense particle suspensions
著者 (5件):
Ashwin Neil Raj
(Dept. of Mechanical Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24060, USA)
,
Cao Ze
(School of Hydraulic Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China)
,
Muralidhar Nikhil
(Dept. Computer Science, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24060, USA)
,
Tafti Danesh
(Dept. of Mechanical Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24060, USA)
,
Karpatne Anuj
(Dept. Computer Science, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24060, USA)
資料名:
Powder Technology
(Powder Technology)
巻:
401
ページ:
Null
発行年:
2022年
JST資料番号:
B0730A
ISSN:
0032-5910
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
オランダ (NLD)
言語:
英語 (EN)