研究発表 - 深潟 康二
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遷移境界層流れにおけるスパースセンサからのCNNベース大域場再構築
中村 太一, 深見 開, 深潟 康二
[国内会議] 第35回数値流体力学シンポジウム,
2021年12月,口頭発表（一般）
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バンプを持つチャネル乱流に対するフィードバック制御の直接数値シミュレーション
大河内 祐輔, 難波江 佑介, 深潟 康二
[国内会議] 第35回数値流体力学シンポジウム,
2021年12月,口頭発表（一般）
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深層学習ベースの非定常流れ推定：振動円柱後流における非線形畳み込み
千田 晃, 中村 太一, 張 凱, 深潟 康二
[国内会議] 第35回数値流体力学シンポジウム,
2021年12月,口頭発表（一般）
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ニューラルネットワークに基づく流れ場推定におけるモデルの不確かさの評価
森本 将生, 深見 開, Romit Maulik, Ricardo Vinuesa, 深潟 康二
[国内会議] 第35回数値流体力学シンポジウム,
2021年12月,口頭発表（一般）
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Visualization of nonlinear modal structures for three-dimensional unsteady fluid flows with customized decoder design
K. Hasegawa, K. Fukami, and K. Fukagata
[国際会議] Machine Learning and the Physical Sciences, Workshop at the 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS),
2021年12月,口頭発表（一般）
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Global field reconstruction from sparse sensors with Voronoi tessellation-assisted convolutional neural network
K. Fukami, R. Maulik, N. Ramachandra, K. Fukagata, and K. Taira
[国際会議] Remote Colloquium on Vortex Dominated Flows (ReCovor),
2021年12月,口頭発表（一般）
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Application of convolutional neural networks to fluid mechanics problems: toward machine-learning-assisted flow control
深潟 康二
[国内会議] IUTAM Subcommittee meeting,
2021年11月,口頭発表（招待・特別）
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流体力学における機械学習の応用
深潟 康二
[国内会議] 東大原子力セミナー,
2021年11月,口頭発表（招待・特別）
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流体解析への機械学習の応用
深潟 康二
[国内会議] 日本応用数理学会 ものづくり企業に役立つ応用数理手法の研究会,
2021年10月,口頭発表（招待・特別）
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Data-driven reduced-order modeling for turbulent flow forecast: neural networks and sparse regressions
T. Nakamura, K. Fukami, and K. Fukagata
[国際会議] Mechanistic Machine Learning and Digital Twins for Computational Science, Engineering & Technology (MMLDT-CSET 2021),
2021年09月,口頭発表（一般）
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Latent space-based feedback control design: Machine-learning-based reduced order modeling of unsteady fluid flows
S. Kanehira, K. Fukami, K. Hasegawa, T. Nakamura, M. Morimoto, and K. Fukagata
[国際会議] Mechanistic Machine Learning and Digital Twins for Computational Science, Engineering & Technology (MMLDT-CSET 2021),
2021年09月,口頭発表（一般）
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Convolutional neural network-based three-dimensional fluid flow recovery from two-dimensional sectional data with super-resolution-based data augmentation
M. Matsuo, T. Nakamura, M. Morimoto, K. Fukami, and K. Fukagata
[国際会議] Mechanistic Machine Learning and Digital Twins for Computational Science, Engineering & Technology (MMLDT-CSET 2021),
2021年09月,口頭発表（一般）
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Towards practical uses of supervised neural networks for fluid flow regression
M. Morimoto, K. Fukami, K. Zhang, and K. Fukagata
[国際会議] Mechanistic Machine Learning and Digital Twins for Computational Science, Engineering & Technology (MMLDT-CSET 2021),
2021年09月,口頭発表（一般）
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流動場の空間再構築のための階層型ニューラルネットワーク
守矢 直樹，森本 将生，深見 開，長谷川 一登，深潟 康二
[国内会議] 日本流体力学会年会2021,
2021年09月,口頭発表（一般）
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潜在ベクトルとスパース回帰を用いた流れ場時系列解析：データ駆動型流れ制御に向けて
深見 開，村田 高彬，張 凱，兼平 昇英，深潟 康二
[国内会議] 日本機械学会2021年度年次大会,
2021年09月,口頭発表（一般）
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畳み込みニューラルネットワークに基づく非線形モード分解の3次元流れへの応用
長谷川 一登，深見 開，深潟 康二
[国内会議] 日本機械学会2021年度年次大会,
2021年09月,口頭発表（一般）
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畳み込みニューラルネットワークを用いたスパースセンサからの流れ場状態推定
中村 太一，深見 開，深潟 康二
[国内会議] 日本機械学会2021年度年次大会,
2021年09月,口頭発表（一般）
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畳み込みニューラルネットワークの流体解析への応用
深潟 康二
[国内会議] 自動車技術会 第9回CFD技術部門委員会,
2021年09月,口頭発表（招待・特別）
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Applications of CNN autoencoders to fluid mechanics problems
K. Fukagata
[国際会議] RIMS Workshop, Mathematical methods for the studies of flow, shape, and dynamics,
2021年08月,口頭発表（招待・特別）
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Toward machine learning based control of turbulence
K. Fukagata
[国際会議] International Congress of Theoretical and Applied Mechanics (25th ICTAM),
2021年08月,口頭発表（招待・特別）