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J-GLOBAL ID:202202211563188542   整理番号:22A1847537

機械学習を用いた2次元バフェットにおける衝撃波位置の追跡と圧力伝播速度の位相平均値の算出

Tracking of Shock Wave Position in Two-dimensional Transonic Shock Buffet by Applying Machine Learning and Calculation of Phase-averaged Pressure Propagation Speed
著者 (5件):
資料名:
巻: 54th-40th  ページ: ROMBUNNO.1E18  発行年: 2022年 
JST資料番号: Z0903B  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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Mach数の増加または航空機の迎え角により,遷音速衝撃バフェットと呼ばれる衝撃波の自己振動は,遷音速流れ場の翼表面上で発生する。LeeとKouchiは衝撃波振動の維持機構を説明した。しかし,バフェット現象の物理的メカニズムはまだ完全には解明されていない。本研究の主な目的は,高速集束シュリーレン法を用いて衝撃バフェットに関連する圧力波の規則性を確認することである。実験データは,バフェットがランダム性を有することを示した。従って,規則性を解析するために,各位相の平均を取る必要がある。その理由から,得られた非定常画像データから機械学習を用いることにより,バフェット衝撃波の特徴点である三重点の位置を追跡することを試みた。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を適用することにより,遷音速衝撃におけるSchlieren画像から三重点を追跡した。さらに,相互相関解析を用いて位相平均圧力伝搬速度を計算した。結果は,衝撃が下流から上流に移動するとき,圧力波の速度が遅く,衝撃が上流から下流に移動するとき,圧力波の速度が速いことを明らかにした。この傾向はKouchiのモデルに類似している。(翻訳著者抄録)
シソーラス用語:
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分類 (1件):
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航空機の空気力学 
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