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J-GLOBAL ID：201902224609606754   Reference number：19A0226337

機械学習を用いた乱流の特徴抽出手法の構築に向けて

Author (8)： FUKAGATA KOJI (慶応大 理工) ,  YAMAMOTO MAKOTO (東京理大 工) ,  IWAMOTO KAORU (東京農工大 大学院工学府) ,  HASEGAWA YOSUKE (東大 生産技研) ,  TSUKAHARA TAKAHIRO (東京理大 理工) ,  FUKUSHIMA NAOYA (東海大 工) ,  MAMORI HIROYA (電通大 大学院情報理工学研究科) ,  AOKI YOSHIMITSU (慶応大 理工)
Material： ながれ  (日本流体力学会誌)
Volume： 37  Issue： 6  Page： 524-527  Publication year： Dec. 25, 2018 
JST Material Number： Y0082A  ISSN： 0286-3154  CODEN： NRRGAF  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *Machine Learning ,  *turbulent flow ,  *feature extraction ,  large scale ,  data ,  analytical model ,  channel flow ,  flow velocity distribution ,  Computer Simulation ,  Reynolds Averaged Navier-Stokes simulation model ,  direct numerical simulation ,  computer application ,  utilization
Semi thesaurus term： construction ,  RANS method ,  DNS

JST classification (1)： Laminar flows,turbulent flows and boundary layers  (BC02030C)

Reference (16)：

• Lee, C., Kim, J., Babcock, D., and Goodman, R.: Application of neural networks to turbulence control for drag reduction, Phys. Fluids 9 (1997), 1740-1747.
• Choi, H., Moin, P., and Kim, J.: Active turbulence control for drag reduction in wall-bounded flows, J. Fluid Mech. 262 (1994) 75-110.
• Milano, M. and Koumoutsakos, P.: Neural network modeling for near wall turbulent flow, J. Comput. Phys. 182 (2002) 1-26.
• Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., and Williams, R. J.: Learning representations by back-propagating errors Nature 322 (1986) 533-536.
• Gamahara, M. and Hattori, Y.: Searching for turbulence models by artificial neural network, Phys. Rev. Fluids 2 (2017) 054604.

Terms in the title (5)： 機械学習 ,  乱流 ,  特徴抽出 ,  手法 ,  構築