日本計算工学会論文集
Online ISSN : 1347-8826
ISSN-L : 1344-9443
Convolutional LSTM を用いた数値流体解析結果の予測
増田 正人中林 靖田村 善昭
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キーワード: Convolutional LSTM, CNN, LSTM, CFD
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2020 年 2020 巻 1 号 p. 20201006

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抄録

数値流体力学(CFD)の解析結果をConvolutional LSTMを用いて予測する方法を提案する.Convolutional LSTMは畳込みニューラルネットワーク(CNN)と長期短期記憶(LSTM)を組み合わせた手法で,空間情報を保持しながら時系列データを扱うことができる高精度な予測手法である.CFDの解析結果を可視化した画像を用いて学習を行い,その有用性を示す.また、解析で使用する物理量を用いた場合での学習を行い、ある程度の予測結果が得られた.

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© 2020 The Japan Society For Computational Engineering and Science
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