冷却水温予測のための重回帰分析と深層学習を活用した熱境界サロゲートモデルの構築

抄録

CHT解析を用いてエンジン内部の冷却水温を予測しているが，非常に多くの時間を掛け，実測値と同定を取った熱境界条件を用意しなければならない．そこで，重回帰分析と深層学習を組合わせることで説明可能性を高めつつ、高効率化かつ高精度のサロゲートモデルを構築し、熱境界条件の導出を効率化できたことを紹介する.