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論文

Deep learning-based bubble detection with Swin Transformer

上澤 伸一郎; 吉田 啓之

Journal of Nuclear Science and Technology, 61(11), p.1438 - 1452, 2024/11

 被引用回数:2 パーセンタイル:57.55(Nuclear Science & Technology)

本研究では、重なり合う気泡の中から個々の気泡を検出・分割するために、Shifted window Transformer (Swin Transformer)を用いた深層学習ベースの気泡検出器を開発した。検出器の性能を検証するため、学習画像数を変えて平均適合率(AP)を計算した。APは、訓練画像の数が50枚以下の場合は、トレーニング画像の数の増加とともに増加したが、50枚を超える場合は一定であった。50枚以上ではSwin Transformerと一般的なCNNであるResNetのAPはほぼ同じであったが、学習画像が少ない場合はSwin TransformerのAPがResNetのAPを上回った。また、ボイド率が増加すると、Swin TransformerのAPはResNetの場合と同様の減少を示したものの、学習画像が少ない場合はSwin TransformerのAPが全てのボイド率においてResNetのAPを上回った。さらに、合成気泡画像で学習した検出器で、気泡流可視化実験の重なった気泡や変形気泡の検出が可能であることを確認した。このように、Swin Transformerを用いた新しい気泡検出器は、ResNetを用いた検出器よりも少ない学習画像で高いAPを得られることが確認された。

報告書

Measurement of profile and intensity of proton beam by an integrated current transformer and a segmented parallel-plate ion chamber for the AGS-Spallation Target Experiment (ASTE)

明午 伸一郎; 中島 宏; 高田 弘; 春日井 好己; 猪野 隆*; 前川 藤夫; Hastings, J.*; 渡辺 昇; 大山 幸夫; 池田 裕二郎

JAERI-Data/Code 2001-014, 23 Pages, 2001/03

JAERI-Data-Code-2001-014.pdf:1.55MB

1.94,12及び24GeV陽子を水銀ターゲットに入射し、ターゲット内の温度,圧力波及び中性子特性を測定するAGS核破砕ターゲット実験における入射ビームのプロファイルと強度の測定を行った。入射陽子ビームプロファイルのオンライン検出器としてセグメント化された平行平板電離箱(CHIDORI)を用いた。また、プロファイルはアルミ箔を陽子ビームで放射化し、これから生成する$$gamma$$及び$$beta$$線の強度分布をイメージングプレート(IP)で検出する方法を測定した。ビーム強度の測定には積分型カレントトランスフォーマー(ICT)及び銅箔の放射化法を用いた。CHIDORI及びIPによるプロファイルの結果は良い一致を示した。また、ICT法と放射化法によるビーム強度の結果は、12及び24GeV陽子に対し3%以内で良い一致を示した。さらに、これらの値はAGSのチームが設置したセグメント型ワイヤー電離箱(SWIC)及び二次放出電離箱(SEC)による結果と良い一致を示した。以上より、モニター手法を確立し温度及び圧力波等の実験解析が入射陽子あたりで規格化できるようになった。

報告書

40kA級Nb$$_{3}$$Al導体・直状サンプル実験結果

高橋 良和; 杉本 誠; 礒野 高明; 押切 雅幸*; 細野 史一*; 和田山 芳英*; 佐々木 知之*; 塙 博美*; 関 秀一*; 若林 宏*; et al.

JAERI-M 93-072, 55 Pages, 1993/03

JAERI-M-93-072.pdf:1.42MB

核融合実験炉のトロイダル磁場コイル用導体として、40kA級Nb$$_{3}$$Al導体を開発し、その通電実験を行った。Nb$$_{3}$$Alは現在主流であるNb$$_{3}$$Snより機械的特性に秀れているが、製作方法が困難であるため、実用化されなかったが、ジェリーロール法により、はじめて実用化した。実験の結果、ITERの仕様値を上回る。磁場11.2Tにおいて、46kAまで通電することができた。これにより、Nb$$_{3}$$Sn導体とほぼ同じレベルに達したので、Nb$$_{3}$$Alは、トロイダル磁場コイル用導体の第一候補となることが、期待できる。

論文

A Compact high voltage isolation transformer for the 350kV injector of the JAERI tandem accelerator

峰原 英介

Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A, 249, p.137 - 140, 1986/00

 被引用回数:1 パーセンタイル:40.92(Instruments & Instrumentation)

原研タンデム加速器入射器の電力を供給する為、大きな振動を発生する事等で問題が多かった従来のMG方式をやめ、新開発の小型高電圧絶縁変圧器を導入した。これはエポキシとSF$$_{6}$$ガスの組み合せで高電圧に耐えられる様に設計されている。電力の供給はポリエチレン同軸ケーブルを用いている。変圧器の絶縁レベルは500kV、供給電力は58A/200V、3相である。この新しい電力供給方式はMG方式と異なり、振動等を全く発生せず、作業者及び入射器周辺の機器にとって理想的な環境を実現させた。

報告書

ハイブリッド・コイルに適した空心変流器設計コード: OHCODE

新谷 吉郎*; 宮 直之

JAERI-M 9516, 23 Pages, 1981/06

JAERI-M-9516.pdf:0.79MB

INTOR等の自己点火あるいはそれに近い状態の達成を目的とするトカマク装置の空心変流器コイルの設計に有用な計算コード「OHCODE」を開発した。本コードではハイブリッド・コイルに対して特に有効である様に、単一電源から並列に給電することを前提とし、定められた領域で変流器コイルからの磁場の漏洩が最小となる様に、最小二乗法を用いて最適化する。本コードではコイル位置と結線方法(各並列分岐内で直列に接続するコイルを指定する)をデータ入力して、各コイル巻数を求める方法を採用している。並列給電方式では各コイル巻数は充分できるため、アンペアターンの整数比化による誤差も充分小さくできる。本コードを炉心工学試験装置やINTORのポロイダルコイルの設計に使用して、充分その機能を発揮することが確認された。

報告書

空心変流器(コイル配置・電源)の概念設計; JT-4設計報告,10

斉藤 龍太*; 関 省吾; 横溝 英明; 松田 俊明; 狐崎 晶雄

JAERI-M 7810, 61 Pages, 1978/08

JAERI-M-7810.pdf:1.75MB

トカマク型トーラスに於ける空心変流器系(コイル配置・電源)の設計に関してその概念設計法を述べ、機器設計、システム設計における経済性、信頼性の検討を行うための資料である。コイル配置設計では電気的、機械的諸条件に基ずき設計検討を行うフローチャートを構成し、JT-4の空心変流器コイル概念設計を行っている。一方電源設計では、コイル配置設計において得られた電気諸量を用い、プラズマの電気諸量の不確定さを考慮しつつ、設計検討フローチャートを構成している。電源設計において電源回路方式の選択が重要な項目となるが、本報告では、3つの方式の簡単な特徴を述べ、そのうちバイアスL-R-C方式について解析的取扱いによる設計資料を作成している。また設計の一例としてJT-4の空心変流器電源の設計が解説されている。

論文

A Differential Transformer with Temperature and Excitation-Independent Output

荒 克之

IEEE(Inst.Electr.Electron.Eng.)Trans.Instrum.Meas., IM-21(3), p.249 - 255, 1972/08

抄録なし

口頭

都市汚染物質拡散予測のための機械学習モデルの開発

朝比 祐一; 小野寺 直幸; 長谷川 雄太; 井戸村 泰宏

no journal, , 

定点観測された風向などの時系列データおよび汚染物質放出点を入力として、汚染物質の地表面拡散分布を予測する機械学習モデルを開発した。問題設定としては、一様風が都市部へ流入し、都市部内にランダムに設置された汚染物質放出点から汚染物質が拡散するという状況を扱っている。機械学習モデルとしては、汚染物質放出点から汚染物質の拡散分布を予測するU-Netモデルを用いた。風向などの時系列データは、Transformerや多層パーセプトロンによってEncodeし、U-Netへと引き渡す。これによって、現実的に取得可能な定点観測時系列データと建物や汚染源位置の画像データから汚染物質拡散分布を予測するモデルを構築した。

口頭

機械学習による都市汚染物質拡散の即時予測

朝比 祐一; 小野寺 直幸; 長谷川 雄太; 井戸村 泰宏

no journal, , 

定点観測された風向などの時系列データおよび汚染物質放出点を入力として、汚染物質の地表面拡散分布を予測する機械学習モデルを開発した。問題設定としては、一様風が都市部へ流入し、都市部内にランダムに設置された汚染物質放出点から汚染物質が拡散するという状況を扱っている。機械学習モデルとしては、汚染物質放出点から汚染物質の拡散分布を予測するU-Netモデルを用いた。風向などの時系列データは、Transformerや多層パーセプトロンによってEncodeし、U-Netへと引き渡す。これによって、現実的に取得可能な定点観測時系列データのみを入力とし、実用上価値の高い汚染物質の地表面拡散分布の予測を可能とした。

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