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間宮 広明*; 大場 洋次郎; 廣井 孝介; 宮武 孝之*; Gautam, R.*; Sepehri-Amin, H.*; 大久保 忠勝*
IEEE Magnetics Letters, 14, p.7100105_1 - 7100105_5, 2023/02
被引用回数：2 パーセンタイル：21.51(Engineering, Electrical & Electronic)In nanocrystalline soft magnets, microscopic magnetic states inside the materials important for macroscopic soft magnetic properties. Therefore, we measured small-angle neutron scattering of the nanocrystalline soft magnets. The results clearly indicate the magnetic scattering of the nano-crystallized samples, while the as-quenched sample shows only featureless scattering. This provides essential information for the relationship between the magnetic nanostructures and the macroscopic magnetic softness.
渡辺 邦夫; Gautam, M. R.*; 三枝 博光
JNC TY7400 2003-002, 68 Pages, 2003/05
JNC-TY7400-2003-002.pdf:2.32MB
日本語要旨なし
Gautam, M. R.*; 渡辺 邦夫; 三枝 博光
Journal of Hydrology, 235, p.117 - 136, 2000/00
被引用回数：55 パーセンタイル：83.52(Engineering, Civil)核燃料サイクル開発機構の東濃鉱山及び正馬様用地周辺をテストサイトに、ニューラルネットワークモデル(ANN)を用い、表層水理観測データの一つである土壌水分観測結果から河川流量の推定を試みた。その結果、土壌水分観測結果を用いて河川流量を推定することが可能であることが示された。また、特に深度40cmの土壌水分量と河川流量に関係があることが解析結果より明らかとなった。これらは、より高精度な流出予測を行うANNモデル機構の基礎データとなる可能性を示した。
Gautam, M. R.*; 渡辺 邦夫; 三枝 博光
水工学論文集, 44, p.127 - 132, 2000/00
東濃鉱山周辺における地表面の流出現象を把握することを目的として、様々なデータを同時に入力量として考えることが可能なニューラル・ネットワークモデルを用いた解析を実施している。本研究においては、ニューラル・ネットワークモデルを用いて、土壌水分観測データから直接的に河川流量を推定するとともに、この推定結果を検証することを目的とした現場での人工降雨による流出実験を実施した。これらの結果、ニューラル・ネットワークモデルによる推定結果と現場実験の整合的であることが示され、新しい手法であるニューラル・ネットワークモデルの適用性を確認することができた。
