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J-GLOBAL ID：202202258795613531   整理番号：22A1018467

機械学習を用いた水素燃焼乱流排気ジェットの解析

著者 (6件)： 川村弦輝 (岐阜大 大学院自然科学技術研究科) ,  山口拓海 (岐阜大 大学院自然科学技術研究科) ,  小林芳成 (岐阜大 工) ,  高橋周平 (岐阜大 工) ,  中谷辰爾 (東大 大学院工学系研究科) ,  津江光洋 (東大 大学院工学系研究科)
資料名： 航空原動機・宇宙推進講演会講演論文集(CD-ROM)  (Proceedings of Asia Joint Conference on Propultion and Power (CD-ROM))
巻： 61st  ページ： ROMBUNNO.2B08  発行年： 2022年 
JST資料番号： Z0894B  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)

抄録/ポイント： 東京大学におけるMcKenna平面火炎バーナと超音速高エンタルピー風洞中の温度分布を測定するために,イメージダブラーを用いた輻射二色法を採用した。McKennaフラット火炎バーナーを用いた実験において,輻射媒体としてH₂Oを用いて高精度で詳細な温度分布を測定した。そして,この測定システムを超音速高エンタルピーのvitrated air流に適用し,超音速排気プルームの温度分布と挙動を捉えることに成功した。また,風洞の特性を明らかにするために,機械学習を用いて排気プルームの振動を解析した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 極超音速機 ,  *ターボジェット ,  水素 ,  排気 ,  *噴流 ,  プルーム ,  温度分布 ,  風洞試験

分類 (2件)： ガスタービン  (PB02040Y) ,  噴流  (BC02080F)

引用文献 (6件)：

• Taguchi et al., 16th AIAA/DLR/DGLR International Space Planes and Hypersonic Systems and Technologies Conference, AIAA 2009-7311.
• Yamaguchi et. al., Proc. 10th AJCPP 5A2-5 (2021).
• W.Malkmus, “nfrared Emissivity of Carbon Dioxide(4.3-μ Band)”, J.opt.soc.amer., 53-8, pp951-961,1963
• Grosshandler, W. L., RADCAL: A Narrow-Band Model for Radiation Calculations in a Combustion Environment, NIST TN1402, 1993
• 平邦彦,固有直交分解による流体解析:1.基礎,ながれ30(2011)115-123

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  水素燃焼 ,  乱流 ,  排気 ,  ジェット ,  解析