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J-GLOBAL ID：202202228715726137   整理番号：22A0480659

渦-U-Net:U-Net構造に基づく効率的で効果的な渦検出法【JST・京大機械翻訳】

Vortex-U-Net: An efficient and effective vortex detection approach based on U-Net structure

著者 (10件)： Deng Liang (Computational Aerodynamics Institute, China Aerodynamics Research and Development Center, Mianyang, Sichuan, China) ,  Deng Liang (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Bao Wenchun (Beijing Institute of Astronautical Systems Engineering, Beijing, China) ,  Wang Yueqing (Computational Aerodynamics Institute, China Aerodynamics Research and Development Center, Mianyang, Sichuan, China) ,  Wang Yueqing (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Yang Zhigong (Computational Aerodynamics Institute, China Aerodynamics Research and Development Center, Mianyang, Sichuan, China) ,  Zhao Dan (Computational Aerodynamics Institute, China Aerodynamics Research and Development Center, Mianyang, Sichuan, China) ,  Wang Fang (Computational Aerodynamics Institute, China Aerodynamics Research and Development Center, Mianyang, Sichuan, China) ,  Bi Chongke (College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Guo Yang (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 115  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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)

抄録/ポイント： ボルテックス検出法は,研究者が潜在的流れ機構をより良く理解するのを助け,三つのグループに分割できる。大域的方法は,時間性能を犠牲にしてより高い精度を持つが,一方,局所法は,貧弱な精度で結果を迅速に提供する。機械学習ベースの方法は,計算速度と精度の両方を考慮するが,それらの一般化とスケーラビリティは不十分であり,それらを実際の場面に適用するのを防ぐ。上記の問題に取り組むために,Vortex-U-Netと呼ばれる新しい渦検出法を提案した。著者らの方法は,3つの特性を持った。最初に,著者らのアプローチは,グローバルおよび局所的渦検出法の両方の特性を結合した。第二に,それは,入力として格子点の速度場と座標を統合する渦度場を採用する。このようにして,それは流れ場のより多くの物理的グリッド情報を保つことができて,それはさらに精度と一般化を改良した。第3に,著者らの方法は,ネットワークの損失関数の設計に流れ場の特性を融合する。次に,提案したVortex-U-Netモデルを,数値シミュレーションおよび解析フローの両方に対して,いくつかの広く使われている渦検出法に対して評価した。結果は,著者らのアプローチが高精度と性能の両方を達成できることを明らかにした。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 損失関数 ,  ネットワーク ,  *検出法 ,  計算機処理速度 ,  渦度 ,  流れ場 ,  機械学習
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  高精度 ,  速度場 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 渦検出 ,  流れ場 ,  渦度 ,  U-Net

分類 (2件)： 流体動力学一般  (BC02010G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 渦 ,  U-Net ,  検出法