データ拡張技術を用いた変位場およびひずみ場の予測精度向上に関する研究

• 資料種別: 記事
• タイトル: データ拡張技術を用いた変位場およびひずみ場の予測精度向上に関する研究
• 巻次・部編番号: 2024.37; 0
• 著者・編者: 豊吉 巧也
• 著者標目: 豊吉 巧也; TOYOSHI Takuya
• 出版年月日等: 2024
• 出版年（W3CDTF）: 2024
• 並列タイトル等: Study of improving the accuracy of displacement and strain field predictions using data augmentation techniques
• タイトル（掲載誌）: 計算力学講演会講演論文集; The Proceedings of The Computational Mechanics Conference
• 巻号年月日等（掲載誌）: 2024.37 0
• 掲載巻: 2024.37
• 掲載号: 0
• 掲載ページ: OS-2215
• ISSN（掲載誌）: 2424-2799
• 著者別名: TOYOSHI Takuya
• 件名標目: Data augmentation; Relative frequency; Displacement field prediction; Strain field; Deep learning
• 対象利用者: 一般
• DOI: 10.1299/jsmecmd.2024.37.OS-2215
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 連携機関・データベース: 科学技術振興機構 : J-STAGE; http://www.jstage.jst.go.jp

• 要約等: <p>In generating a surrogate model of CAE results using deep learning techniques, it is possible to predict the strain field using an automatic differ...