Bubble Diameter Distribution Estimation for Propeller Cavitation Using Photometric Stereo and Deep Learning

  • 白石 耕一郎
    Principal Investigator
    国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所
  • 金丸 崇
    Co-Investigator
    九州大学
  • 谷口 智之
    Co-Investigator
    国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所
  • 澤田 祐希
    Co-Investigator
    国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所

About this project

Japan Grant Number
JP23K22977
Funding Program
Grants-in-Aid for Scientific Research
Funding organization
Japan Society for the Promotion of Science
Project/Area Number
23K22977
Research Category
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type
  • Multi-year Fund
  • Single-year Grants
Review Section / Research Field
  • Basic Section 24020:Marine engineering-related
Research Institution
  • National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology
Project Period (FY)
2022-04-01 〜 2026-03-31
Project Status
Granted
Budget Amount*help
17,030,000 Yen (Direct Cost: 13,100,000 Yen Indirect Cost: 3,930,000 Yen)

Research Abstract

プロペラキャビテーションによる水中放射雑音の高精度推定には、キャビティ形状と気泡径分布の時間変化の把握が不可欠である。しかし、キャビテーションは高速現象で非接触計測が求められるため、気泡径分布の計測法は確立されていない。本研究では、ステレオ計測法を用いた高分解能なキャビティ形状計測法と、深層学習を用いた気泡径分布推定法を開発する。複数の模型プロペラについて計測を行い、プロペラ翼形状、キャビテーション及び気泡径分布の関係を明らかにする。これらの成果は、プロペラキャビテーションによる水中放射雑音の高精度推定に貢献することが期待される。 <BR> [文字数: 299字]

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