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J-GLOBAL ID：202202216688502489   整理番号：22A0637569

柔軟な円筒流誘起振動【JST・京大機械翻訳】

Flexible cylinder flow-induced vibration

著者 (5件)： Ma Leixin (Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute Technology, Cambridge, Massachusetts 02139, USA) ,  Lin Ke (Department of Engineering Mechanics, School of Naval Architecture, Ocean and Civil Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Fan Dixia (Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute Technology, Cambridge, Massachusetts 02139, USA) ,  Wang Jiasong (Department of Engineering Mechanics, School of Naval Architecture, Ocean and Civil Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Triantafyllou Michael S. (Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute Technology, Cambridge, Massachusetts 02139, USA)
資料名： Physics of Fluids  (Physics of Fluids)
巻： 34  号： 1  ページ： 011302-011302-22  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0052B  ISSN： 1070-6631  CODEN： PHFLE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,フレキシブルシリンダ流れ誘起振動(FIV)の物理洞察とモデリングにおける最近の進展に関する選択的レビューを行った。円形円筒のFIVは渦誘起振動(VIV)と後流誘起振動(WIV)を含み,それらは豊富な物理学と工学的意義のために過去数十年の流体-構造相互作用(FSI)研究の中心である。最初に,構造応答,流体力学,および分離および多重円形円筒の両方に対する重要な構造特性の影響の新しい理解を要約した。実験と数値シミュレーションで観察された複雑なFSI現象を渦巻後流トポロジーの解析により注意深く説明した。いくつかの重要な将来の疑問に応じて,柔軟なシリンダFIVの理解とモデリングの両方を改善する際に,人工知能と機械学習(AI/ML)技術の進歩を論じた。初期段階では,いくつかのAL/ML技術は,鍵VIV特徴の自動同定,逆問題を解くための物理情報ニューラルネットワーク,自動および適応VIV実験のためのGauss過程回帰,および予測精度の改善および予測不確実性の定量化におけるマルチ忠実度モデリングを含む成功を示した。これらの予備的ではあるが有望な結果は,今日の大きなデータ時代におけるフレキシブルシリンダFIVの理解とモデリングのための機会と課題の両方を実証した。Copyright 2022 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  伴流 ,  シミュレーション ,  *振動 ,  流体力学 ,  不確実性 ,  シリンダ ,  ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  多重化 ,  逆問題 ,  渦励振 ,  機械学習 ,  流体誘起振動
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 物体の周りの流れ  (BC02040N)

タイトルに関連する用語 (1件)： 誘起