早稲田大學,科學技術振興機構(JST),東北大學,愛知工業大學

令和3年7月9日

早稲田大學
科學技術振興機構(JST)
東北大學
愛知工業大學

スパースモデリングを用いた高精度ノイズ除去法の開発に成功

ポイント

科學技術振興機構(JST) 戦略的創造研究推進事業および東北大學 流體科學研究所 一般公募共同研究において、早稲田大學 理工學術院の松田 佑(まつだ ゆう) 準教授、井上 智輝(いのうえ ともき)(同 大學院創造理工學研究科 修士課程1年)、東北大學 大學院工學研究科の野々村 拓(ののむら たく) 準教授、東北大學 流體科學研究所の永井 大樹(ながい ひろき) 教授、愛知工業大學の江上 泰広(えがみ やすひろ) 教授らの研究グループは、周囲の圧力に応じて発光強度が変化する感圧塗料(Pressure-Sensitive Paint;PSP)による機器表面の圧力分布計測(PSP計測法)の後処理法として、圧力分布の再構成にスパースモデリングを用いたノイズ除去法を開発しました。航空機や鉄道車両の安全性や燃料消費率の改善を行う上で、機器表面での気體の流れ構造(圧力分布)を詳細に把握することは非常に重要です。高速で圧力変化が大きなものにしか適用できなかった測定法が、少ない変數で効率的にデータをモデリングする新たな手法により、低速で圧力変化の小さなものにも適用可能となり得ます。これにより、機器の低騒音化やエネルギー効率の向上など、人間をとりまく環境における重要な課題への取り組みに、今後大きく貢獻することが期待されます。

本研究成果は、2021年7月9日(金)(東部時間)に米國物理學會(AIP)によって設立されたAIP Publishing社「Physics of Fluids」で公開されます。

本成果は、以下の事業?研究領域?研究課題によって得られました。

JST さきがけ:JPMJPR187A
圧縮センシングを活用した高精度空力診斷システムの構築
松田 佑(早稲田大學)
東北大學 流體科學研究所 一般公募共同研究:J20L106
構造化照明を用いた高精度PSP計測手法の開発
松田 佑(早稲田大學)、永井 大樹(東北大學)
スズキ財団 一般科學技術研究助成金
感圧センサーシートの開発による空力畫像計測の実用化
松田 佑(早稲田大學)
JST CREST:JPMJCR1763
次世代地震計測と最先端ベイズ統計學との融合によるインテリジェント地震波動解析
平田 直(東京大學地震研究所)
野々村 拓(東北大學)

<プレスリリース資料>

<論文タイトル>

“Data-Driven Approach for Noise Reduction in Pressure-Sensitive Paint Data Based on Modal Expansion and Time-Series Data at Optimally Placed Points”
DOI:10.1063/5.0049071

<お問い合わせ先>

(英文)“Data-driven approach for noise reduction in pressure-sensitive paint data based on modal expansion and time-series data at optimally placed points”

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