Author：Yutaka Oda
Affiliation：Kansai University
Abstract：感温塗料を塗布した金属箔ヒーターを用いた壁面温度変動場の画像計測では画像ノイズが問題となる．この画像ノイズを機械学習を用いて低減する手法の妥当性評価に向けて，実験を忠実に模擬した直接数値計算（DNS）を実施した．具体的には，実験における金属箔ヒーターを模擬した境界条件を導入して，平行平板間乱流における乱流熱伝達の直接数値計算（DNS）を実施し，DNSとノイズ除去前後の温度変動スペクトルの比較を行った．その結果，DNSで得られた壁面温度変動のパワースペクトルがノイズ除去手法を適用したものとよく一致することが確認できた．

 

Publication related to this research
（International conference paper）

• Yutaka Oda, Taisei Furukawa, Ryo Matsumoto, Ryo Nakayama, Ryosuke Matsumoto, "DNS of Turbulent Heat Transfer in a Channel Uniformly Heated by Thin-Film Wall Heater for the Validation of a ML-based Denoising Technique", 11th International Symposium on Turbulence, Heat and Mass Transfer 2025 (THMT'25), DNS-TR-2-01, Jul.2025.

 

（Etc）

• Yutaka Oda, "Numerical and experimental study of transient heat transfer in fully turbulent pulsating flows", The 10th Asian Symposium on Computational Heat Transfer and Fluid Flow-2025 (ASCHT2025) (Invited talk), Wuhan, China, ID:202, Oct.2025.