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国立大学法人 電気通信大学

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お知らせ

【メディアリリース】深層学習により高精度な沸騰熱伝達予測モデルを構築

2017年12月18日

榎木光治助教(機械知能システム学専攻)、清雄一助教(情報学専攻)および大川富雄教授(機械知能システム学専攻)、早稲田大学の齋藤潔教授らが共同で、既存の論文実験データベースを用いて人工知能の深層学習機能を活用することより、従来提案していた機構論的手法とほぼ同精度で予測可能な、微細流路の沸騰熱伝達率の予測モデルを構築しました。本研究で使用したデータベースの冷媒の流動方向は水平流で、冷媒は、各種フロン冷媒、地球温暖化係数の低いオレフィン系冷媒、H2OやCO2、NH3といった自然冷媒など幅広い物性値を持っていますが、本予測モデルは実験値を高精度で予測しました。

詳細は下記PDFをご覧ください。