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J-GLOBAL ID：201902278558325491   Reference number：19A1876626

深層学習を用いた蛇行細管型熱輸送デバイスの内部流動と壁温の非定常変化予測

Author (5)： KOYAMA RYO (東京農工大) ,  MURATA AKIRA (東京農工大) ,  YAMAMOTO SHOHEI (東京農工大) ,  IWAMOTO KAORU (東京農工大) ,  SAITO HIROSHI (産技高専)
Material： 日本伝熱シンポジウム講演論文集(CD-ROM)
Volume： 56th  Page： ROMBUNNO.H313  Publication year： 2019 
JST Material Number： F0872D  ISSN： 1346-1532  Document type： Proceedings
Article type： 短報  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： machine learning ,  channel ,  capillary tube ,  *transport phenomenon ,  internal flow ,  temperature ,  neural network(biomodel) ,  *heat pipe ,  multi-phase flow ,  cooling ,  *oscillating flow ,  aliphatic alcohol
Semi thesaurus term： serpentine channel ,  deep learning ,  electronic equipment cooling ,  heat transport ,  wall temperature

JST classification (1)： Heat exchangers,coolers  (PA03020G)

Substance index (1)： Ethanol

Terms in the title (8)： 深層学習 ,  蛇行 ,  細管 ,  熱輸送 ,  内部流動 ,  壁温 ,  非定常 ,  予測