深層学習による二次元室内非等温気流の予測

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  • 周 琦
    東京大学大学院　工学系研究科
  • 大岡 龍三
    東京大学生産技術研究所　人間・社会系部門

書誌事項

タイトル別名
  • Prediction of two-dimensional non-isothermal indoor airflow by deep learning
  • シンソウ ガクシュウ ニ ヨル ニジゲン シツナイ ヒトウオン キリュウ ノ ヨソク

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説明

<p>深層学習ニューラルネットワークを使って二次元室内非等温気流を予測した．ニューラルネットワークは無次元数Ar 数を入力として受け取り，速度分布と温度分布が出力された．ニューラルネットワークによる予測結果はCFD の結果と一致し，相対誤差は最大8％である．速度分布と温度分布をそれぞれ予測するニューラルネットワークの精度は速度分布と温度分布を同時に予測するニューラルネットワークよりやや高い．CFD 解析は1 ケースあたり1000 秒以上かかるが，ニューラルネットワークの予測は1 ケースあたり0.1 秒である．深層学習による二次元室内非等温気流の高速・高精度な予測が実現できると確認した．</p>

収録刊行物

  • 生産研究

    生産研究 72 (1), 57-64, 2020-01-01

    東京大学生産技術研究所

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