論文

• R. Nakazawa, Y. Minamoto, N. Inoue, M. Tanahashi. Species reaction rate modelling based on physics-guided machine learning, Combustion and Flame, 235, 111696, Jan. 2022.
• K. Jigjid, C. Tamaoki, Y. Minamoto, R. Nakazawa, N. Inoue, M. Tanahashi. Corrigendum to "Data driven analysis and prediction of MILD combustion mode, Combustion and Flame, Vol. 227, pp. 481-482, Jan. 2021.
• K. Jigjid, C. Tamaoki, Y. Minamoto, R. Nakazawa, N. Inoue, M. Tanahashi. Data driven analysis and prediction of MILD combustion mode, Combustion and Flame, Vol. 223, pp. 475-485, Jan. 2021.

国際会議発表 (査読有り)

• Ryota Nakazawa, Yuki Minamoto, Masayasu Shimura, Mamoru Tanahashi. Fundamental Analysis of Turbulent Combustion Modelling with Deep Learning, The Second Pacific Rim Thermal Engineering Conference, Dec. 2019.
• Ryota Nakazawa, Yuki Minamoto, Masayasu Shimura, Mamoru Tanahashi. Analysis for Deep Learning Based Turbulent Combustion Modelling, 7th Asian Symposium on Computational Heat Transfer and Fluid Flow, Sept. 2019.

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 中澤 凌太, 源 勇気, 志村 祐康, 店橋 護. 保存則を考慮に入れた深層学習によるレイノルズ平均反応速度モデル構築, 第34回数値流体力学シンポジウム, Dec. 2020.
• 安部川 朝光, 中澤 凌太, 源 勇気, 店橋 護, 大坂 淳, 栗本 直規. 深層学習に基づく壁乱流モデル開発, 日本流体力学会年会2020, Sept. 2020.
• Jigjid Kherlen, Yuki Minamoto, Nakazawa Ryota, Inoue Nakamasa, Tanahashi Mamoru. A DNN based identifier for MILD combustion mode in an LES context, 日本伝熱学会第57回日本伝熱シンポジウム, June 2020.
• 中澤 凌太, 源 勇気, 志村 祐康, 店橋 護. 深層学習を応用したレイノルズ平均反応速度モデル, 第57回燃焼シンポジウム, Nov. 2019.
• 中澤 凌太, 源 勇気, 志村 祐康, 店橋 護. 深層学習を活用した乱流燃焼モデルの開発, 第56回日本伝熱シンポジウム, May 2019.

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