講演情報
[25003]三次元流体応力場を再構成する教師なし学習モデルの提案
*牛奥 隆博1、熊谷 俊亮1、宮武 駿1、長 龍佑1、ウォービー ウィリアム海アレクサンダー1、内藤 正教1、堀江 正信2、田川 義之1 (1. 東京農工大学、2. 株式会社RICOS)
キーワード：
光弾性法、テンソルトモグラフィ、ニューラルネットワーク
流体の応力場を明らかにすることは，流体の運動の理解だけでなく，ソフトマターの設計や心血管診断において重要である．三次元応力場の推定法として，PIV法で得た流速ベクトル場に基づく手法があるが，精度の低さや構成方程式が必要という問題がある．近年では，光弾性法で計測した光学パラメータから再構成する試みもあるが，劣問題を解くために流れ場の軸対称性の仮定が必要，または実験ノイズに弱い問題がある．そこで，本研究では複数の測定方向から取得した光学パラメータと流体の物理法則に基づき，応力場を再構成する教師なし深層学習フレームワークとしてUnsupervised Flow-integrated PhotoElastic Tomography (U-FlowPET) を提案する．本講演では，定常な矩形管流れを対象に，流れ場の対称性や構成方程式の仮定，及び正解データなしに応力場を再構成できることを示す．