WEKO3
アイテム
Neural-network-based multi-channel turbulent transport modeling
https://repo.qst.go.jp/records/79217
https://repo.qst.go.jp/records/79217017ef0ef-e0c3-4811-9bbf-8da1994bf0c6
| Item type | 会議発表論文 / Conference Paper(1) | |||||
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| 公開日 | 2020-03-06 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Neural-network-based multi-channel turbulent transport modeling | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
| 著者 |
Narita, Emi
× Narita, Emi× Honda, Mitsuru× Nakata, Motoki× Yoshida, Maiko× Hayashi, Nobuhiko× Narita, Emi× Honda, Mitsuru× Yoshida, Maiko× Hayashi, Nobuhiko |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 核融合出力はプラズマの温度と密度の分布形状に左右される。これらの分布の形成機構の理解に適した輸送モデルDeKANISを開発した。以前のDeKANISは粒子輸送のみを取り扱うモデルであったが、熱輸送にも適用できるよう拡張した。また、輸送の大きさを決める乱流揺動の飽和水準の決定に以前は半経験的な手法を用いていたが、混合長理論に基づいた手法も利用できるよう改良した。 | |||||
| 書誌情報 |
第17回核燃焼プラズマ統合コード研究会 発行日 2020-03 |
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