Machine-Learning-Based Reconstruction of Turbulent Vortices From Sparse Pressure Sensors in a Pump Sump

• 資料種別: 記事
• タイトル: Machine-Learning-Based Reconstruction of Turbulent Vortices From Sparse Pressure Sensors in a Pump Sump
• 著者標目: Kai Fukami; Byungjin An; Motohiko Nohmi; Masashi Obuchi; Kunihiko Taira
• 出版年月日等: 2022-08-23
• 出版年（W3CDTF）: 2022-08-23
• タイトル（掲載誌）: Journal of Fluids Engineering
• 巻号年月日等（掲載誌）: 144 12
• 掲載巻: 144
• 掲載号: 12
• 掲載ページ: 121501-
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2022-08-23
• ISSN（掲載誌）: 00982202
• 出版事項（掲載誌）: ASME International
• 件名標目: Mechanical Engineering
• 対象利用者: 一般
• DOI: 10.1115/1.4055178
• 作成日（W3CDTF）: 2022-08-06
• 著作権情報: https://www.asme.org/publications-submissions/publishing-information/legal-policies
• 関連情報（URI）: https://asmedigitalcollection.asme.org/fluidsengineering/article-pdf/144/12/121501/6911748/fe_144_12_121501.pdf
• 参照: Applicability of Convolutional Neural Network for Estimation of Turbulent Diffusion Distance from Source Point; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360017282469004928
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : CiNii Research
• 提供元機関・データベース: Crossref; https://www.crossref.org

• 要約等: <jats:title>Abstract</jats:title> <jats:p>Getting access to the state of turbulent flow from limited sensor measurements in engineering...