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椎名 保顕
Journal of Nuclear Science and Technology, 21(11), p.836 - 843, 1984/00
被引用回数：1 パーセンタイル：19.16(Nuclear Science & Technology)円柱,正方形柱,台形柱の三種類の乱流促進体が平行平板流の中央、および壁に置かれた場合の渦の放出周期,渦のスペクトル強度の測定を行った。その結果、台形柱から放出される渦が最も大きく強い。一方、正方形柱から放出される渦が最も小さく弱いことが明らかとなった。また、渦の周波数の測定から、台形柱後方の流れ特性は円柱の流れ特性に近いことが示された。これらの結果をもとに、伝熱促進に適した乱流促進体形状について検討を加えた。
片倉 純一; 原 俊治*; 内藤 俶孝
JAERI-M 83-016, 45 Pages, 1983/02
評価済核構造データファイル(ENSDF)を用いて、放射性核種の生成量、崩壊熱、ガンマ線スペクトル計算用の崩壊データライブラリーを作成した。崩壊熱、ガンマ線スペクトルの計算を通してENSDFにおけるデータの適応性を検討した。冷却時間の短い所では、崩壊熱、ガンマ線スペクトルとも実験値より低目に算出された。冷却時間の長い所では両者とも満足すべき結果を得た。これらの原因についても考察を行った。
(Ce) airborne detector and shielded HPGe detector inside a vehicleMalins, A.; 越智 康太郎; 眞田 幸尚; 山口 一郎*; 佐藤 達彦
no journal, ,
This talk will present two examples of using PHITS for simulating gamma ray spectroscopy. The first example concerns a LaBr(Ce) detector used in unmanned helicopter radiation surveys in Fukushima Prefecture. The second example concerns the modelling of a HPGe gamma spectrometer inside a monitoring vehicle. The purpose of this talk is to demonstrate the capabilities of PHITS, including recent developments, for modelling gamma spectrometers.
大場 正規
no journal, ,
ニューラルネットワークの機械学習によりLIBS等で得られた発光スペクトルの元素組成比などの解析を試みた。その結果、数パーセントの誤差で組成比を分析できることが示された。
大場 正規; 宮部 昌文; 赤岡 克昭; 若井田 育夫
no journal, ,
ニューラルネットワークの機械学習を用いてLIBS等で得られた発光スペクトルの元素組成比解析を試みた。その結果、組成比の偏差約0.05で分析できることが示された。
大場 正規
no journal, ,
LIBSなどで得られた多元素スペクトルデータの解析方法としてニューラルネットワークによる解析システムの構築を行っている。学習データは多い方が、精度が上がると期待されるが、多くの実試料を作製するのは時間と労力を必要とする。そこでGd
O、TiO、ZrOそれぞれのスペクトルデータを、比率を変えてデータ上で混合して462種類の加工した学習データを作成し、学習させた。その後、マイクロ波LIBS測定で得られた実試料のデータ62種類の各元素間の含有比率を解析し、その特性を調べた。その結果、真値との差およそ
10%で含有比を求められた。
大場 正規
no journal, ,
GdO、TiO、ZrOのデータから加工で得た462種類の学習データをPCAにより次元削減を行った。学習後、実試料のデータ62種類をテストデータとして元素の含有比を解析した。前回同様、実試料の真値と解析値の校正曲線を作成し、含有比を解析する。今回用いたニューラルネットワークは、入力層-中間層(2層)-出力層という構成で、中間層は各100ノード2層用いた。学習データのPCAの結果、7944次元(ピクセル)の学習データを5次元に大幅に削減することができた。これを用いて学習させ、テストデータを解析した結果、真値との差およそ10%で、前回とほぼ同様な値であった。
