疎な複数断面PIVのデータから合成的に生成された擬似PIVデータ)から物理的に整合性のある3次元平均速度場と圧力場を再構築する物理情報に基づくニューラルネットワーク(PINN)を開発しました.開発した手法をDDESによるシミュレーションで生成した疑似PIVデータに適用し,推定精度や特性を調べました.
名古屋大学 大学院工学研究科 航空宇宙工学専攻 流体力学研究グループ
Fluid Dynamics Laboratory, Nagoya University
疎な複数断面PIVのデータから合成的に生成された擬似PIVデータ)から物理的に整合性のある3次元平均速度場と圧力場を再構築する物理情報に基づくニューラルネットワーク(PINN)を開発しました.開発した手法をDDESによるシミュレーションで生成した疑似PIVデータに適用し,推定精度や特性を調べました.