ニューラルネットワークによる熱対流の学習制御に関する一検討 : 一次元の熱伝導方程式の場合

• 永山 貴博

  中央大学 大学院 理工学研究科

• 島川 陽一

  中央大学 大学院 理工学研究科

• 鈴木 寿

  中央大学 理工学部

書誌事項

タイトル別名

• A Study on Learning Control of Heat Convection by Neural Networks : A Case of Heat Equation

抄録

対流, 拡散, 熱伝達等の熱流体の輸送現象を適切に制御することは機器の小型化, 高効率化を図るための重要な技術的課題であるといえる. この熱対流の制御にニューラルネットワーク(以下, NNとする)を適用する試みが近年注目されている. しかし, NNによる制御の成否は対象となる系のダイナミクスをNNが学習することができるかどうかに大きく依存している. そこで, 本研究ではNNによる熱対流の制御への適用に関する基礎的考察を検討するために, 一次元の熱伝導方程式のダイナミクスに着目する. 一次元の熱伝導方程式のダイナミクスをNNが反映するかどうかを数値実験をおこない, その学習効果を検証する.

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

  電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 98 (674), 71-76, 1999-03-19

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• ニューラルネットワーク
• 誤差逆伝搬学習
• 熱伝導方程式
• 乱流
• 学習制御

詳細情報

• CRID: 1573105977307604352
• NII論文ID: 110003233514
• NII書誌ID: AN10091178
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles