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J-GLOBAL ID：202202251678280235   整理番号：22A0474890

剛体円筒流誘起振動現象からの洞察抽出のための解釈可能な機械学習【JST・京大機械翻訳】

Interpretable machine learning for insight extraction from rigid cylinder flow-induced vibration phenomena

著者 (1件)： Ma Leixin (Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA)
資料名： Applied Ocean Research  (Applied Ocean Research)
巻： 119  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0775B  ISSN： 0141-1187  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： 数値シミュレーションと物理実験からのデータが増え続けているので,機械学習技術は科学的研究に対するパラダイムシフトの高まりになっている。先進的データ分析技術の開発は,それらが物理的現象に対する基礎的洞察を導くことができるので,異なるデータセット間の類似性と相違を評価する上で重要である。本論文では,重要な渦誘起振動(VIV)特徴を同定し,VIV応答でしばしば観察される変動性へのそれらの寄与を定量化するため,機械学習予測,特徴選択および機械学習解釈を組み合わせるフレームワークを提示した。剛体円筒強制振動と自由振動からの例を用いて,フレームワークの有効性を示す。この枠組みを用いて,応答振幅に対する減衰の影響,速度の減少の役割,および流体力学的係数の制御における位相角の影響のようなVIVに対する重要な物理的洞察を迅速に同定および要約することができた。これらの抽出された洞察は,それらが柔軟な円筒上のいくつかの独立した流れ誘起振動実験と良く対応しているという点で一般的であった。提案フレームワークを用いて抽出した洞察は,人々が流体環境における構造力学をより理解し,VIV予測モデルの一貫性をチェックするのに役立つ。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： 強制振動 ,  剛体 ,  自由振動 ,  流体力学 ,  円筒 ,  構造力学 ,  特徴選択 ,  類似性 ,  有効性 ,  渦励振 ,  *機械学習 ,  予測モデル ,  流体誘起振動
準シソーラス用語： 位相角 ,  数値シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 流れ誘起振動 ,  機械学習解釈可能性 ,  特徴選択

分類 (3件)： 海中施設  (RC14030L) ,  流体波,流体振動  (BC02050Y) ,  海洋施設  (RC14020A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 剛体 ,  誘起 ,  現象 ,  洞察 ,  機械学習