神戸大学附属図書館デジタルアーカイブ
https://hdl.handle.net/20.500.14094/0100477960

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メタデータ

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メタデータID
0100477960
アクセス権
open access
出版タイプ
Accepted Manuscript
タイトル
AN ANN CORRELATION OF LIFT COEFFICIENTS OF BUBBLES IN LINEAR SHEAR FLOWS
著者
Hayashi, Kosuke ; Chen, Junming ; Kurimoto, Ryo ; Tomiyama, Akio
著者ID
A0964
研究者ID
1000060455152
ORCID
0000-0002-1595-3475
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=e78459b908f278db520e17560c007669
著者名
Hayashi, Kosuke
林, 公祐
ハヤシ, コウスケ
所属機関名
工学研究科
著者名
Chen, Junming
著者ID
A2770
研究者ID
1000090711903
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=b495814e377be56e520e17560c007669
著者名
Kurimoto, Ryo
栗本, 遼
クリモト, リョウ
所属機関名
工学研究科
著者ID
A0901
研究者ID
1000030211402
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=f03eb022a30248d0520e17560c007669
著者名
Tomiyama, Akio
冨山, 明男
トミヤマ, アキオ
所属機関名
工学研究科
言語
English (英語)
収録物名
Multiphase Science and Technology
巻(号)
34(2)
ページ
67-82
出版者
BEGELL HOUS
刊行日
2022
公開日
2023-07-01
抄録
An artificial neural network (ANN) correlation of the lift coefficients of spherical and deformed bubbles in linear shear flows is developed. The ANN has three hidden layers, and the number of neurons in each hidden layer is 10. Lift coefficient data available in literature are used to train and test the ANN correlation. The data include bubbles in both viscous force dominant and surface tension-inertial force dominant regimes. Good agreements between the training data and model predictions are obtained. Comparing the model with the test data confirms that the correlation has a good generalization performance.
キーワード
lift force
artificial neural network
machine learning
カテゴリ
工学研究科
学術雑誌論文
権利
© BEGELL HOUSE Inc. 2022
関連情報
DOI
https://doi.org/10.1615/MultScienTechn.2022042904