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Tokyo 0.057 New York 0.25 Taipei 0.066 ( London 0.25 ) ( Sudan 4.57 ) Seoul 0.113 Paris 0.06 Beijing 0.078 Sendai 0.06 Manavalakurichi 0.44 ( Roma 0.25 ) Airliner (Altitude 12000m) 5 μSv/h 世界各国の放射線量(μSv/h) 2011年9月8日現在 参考資料 http://www3.nhk.or.jp/news/genpatsu‐fukushima/houshasen/ 日本の放射線量 (μSv/h) 2011/09/07現在 http://haq.mep.gov.cn/gzdt/ → Beijing 78.8 nGy/h ≒ 0.0788 μSv/h 中国の放射線量 (μSv/h) 2011/09/07現
Thermal Analysis and Control Plan of the Accident of Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant
ソニックブームを相殺する超音速複葉翼理論 21世紀COE「流動ダイナミクス国際研究教育拠点」の楠瀬一洋COE招聘教授(流体科学研究所、在任期間2004.7~2005.9)と、大林研・佐宗研・中橋研(工学研究科)の研究グループが、流体科学研究所のスーパーコンピュータを利用して、超音速で飛行しても従来のような強い衝撃波を発生しない複葉翼(二枚翼)理論を研究しています。 この二枚翼コンセプトは、将来のサイレント超音速旅客機実現のための重要な糸口であり、衝撃波による空気抵抗(造波抵抗)が従来型に比べ最大85%カット出来き、その結果、衝撃波による騒音が大幅に減少し、かつ燃費も向上することが期待されています。 このニュースが河北新報に掲載(平17.9.23)されたところ、地元の高校生から質問が来ました。そのQ&Aをもとに、超音速複葉理論を紹介します。 ① 翼のどの部分がどう働いて衝撃波を軽減できるのか
1 ( ) 1 GA GA GA GA – MOGA (Multiple-Objective Genetic Algorithm) – GA GA GA MOGA GA GA MOGA GA GA 3.1 MOGA i x j x ( ) q f f f , , , 2 1 L = f i x j x j x ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) j q i q j i j i f f f f f f x x x x x x ≤ ∧ ∧ ≤ ∧ ≤ L 2 2 1 1 ( ) ( ) j i x f x f ≠ (24) (24) j x i x j x j x MOGA [9] ( 15) t t i p i x i x ( ) t i i p + =1 t , rank x (25) 1 15 MOGA [3] ) F( i x ) ( F i x ′ ∑ = ′ j j i
我々の研究室では,流体計測,流体計算,およびそれらの融合手法により,航空宇宙システムの革新,安全,ものづくりに貢献する研究を行っています。 革新的ものづくりのための研究ー数値流体力学(Computational Fluid Dynamics)と多目的設計探査(Multi-Objective Design Exploration)の研究 革新的工学設計や航空安全に活かすデータ同化(Data Assimilation)の研究 次世代空力実験法の研究ー磁力支持天秤(Magnetic Suspension and Balance System)と風洞デジタルツインの研究 新型コロナウィルスは航空宇宙分野にも大きな影響を与えています。ポストコロナ時代の航空業界再建のために、航空輸送の2050年カーボンニュートラル実現に役立つ研究を行いたいと思います。 流体科学は、体内や身の回りの流れを明らかにするこ
Kohama Laboratory, Institute of Fluid Science, Tohoku University 流体科学研究所のホームページでエアロトレインの紹介ムービーがご覧になれます. 興味のお有りの方は是非見て下さい. ムービーの存在するページはこちら エアロトレイン紹介ムービー Windows Media 形式 高解像度 / 低解像度 Quick Time 形式 高解像度 / 低解像度 現在の所,Windows Media形式の方はInternet ExplorerとMozilla Firefoxは対応のようです. 他のブラウザをお使いの方は右クリック→対象をファイルに保存でごらんになれます.
多目的最適化とデータマイニング 大林 茂 (東北大) 1 はじめに 単なる「最適化」では、「最適」な解を提示したところで 作業が終了するように思える。しかし、設計作業としては、 ただ 1 つの解を持っていても役に立たない。設計の各段階に おいて、各分野とのすり合わせで様々なトレードオフが発生 するため、設計空間の中で他の設計候補を常に用意していな ければならない。そこで本研究では、多目的最適化によるト レードオフ情報の効率的な提示により、設計空間の構造を俯 瞰的に可視化することで、設計者が設計候補を容易に選択で きる方法を提案する。このアルゴリズムは、実験計画法、応 答曲面法、多目的最適化、統計手法、データマイニング手法 などからなり、Fig.1 のようにまとめることができる[1]。 従来、このように可視化までを含んだ設計知識の抽出・提 示に対して、統一的な呼称はなかった。そこで本研究では
Kohama Laboratory, Institute of Fluid Science, Tohoku University 小濱研究室のホームページへようこそお越し下さいました. 本研究室では環境親和学という理念に基づき,主に流体工学・流体力学の側面から様々な研究を行っています. 主な研究テーマは,地面効果を用いた高速輸送システムのエアロトレイン,地面効果翼全般,自動車のマフラーや電車のパンタグラフから発生する流体音,突風による鉄道事故の空気力学的メカニズムの解明,自動車の空力,超音速編隊飛行,基礎流体力学全般,ダイヤモンドコーティング,ナノバブル・マイクロバブル,台風発生メカニズムの解明などです.
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