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J-GLOBAL ID：202202288257925538   整理番号：22A0976882

遷音速ダクト内の衝撃運動のAI支援検出【JST・京大機械翻訳】

AI assisted detection of shock motions inside a transonic duct

著者 (3件)： Resta Emanuele (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Politecnico di Torino, Turin, Italy) ,  Ferlauto Michele (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Politecnico di Torino, Turin, Italy) ,  Marsilio Roberto (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Politecnico di Torino, Turin, Italy)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2424  号： 1  ページ： 030005-030005-6  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  資料種別： 会議録 (C)
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： 実または仮想圧力センサの離散集合を用いて衝撃の位置を検出する一般的問題を数値的に研究した。機械学習(ML)アルゴリズムを,異なる位置で埋め込み衝撃を有するダクト内の遷音速流のCFDシミュレーションによって訓練した。衝撃波検出アルゴリズムを,ダクトに沿って配置された圧力センサの離散数の出力をシミュレートするために,異なるダクト位置で収集した離散データを用いて検証した。センサ出力と故障をエミュレートするために,測定した圧力値の雑音モデルを導入した。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： アルゴリズム ,  *音速 ,  *衝撃 ,  衝撃波 ,  遷音速流 ,  *ダクト ,  エミュレーション ,  機械学習 ,  圧力センサ
準シソーラス用語： 雑音モデル ,  検出アルゴリズム ,  CFDシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音響の励起・発生  (BB03020V) ,  高速空気力学  (BC03000C)

タイトルに関連する用語 (5件)： ダクト ,  衝撃 ,  運動 ,  AI ,  支援