87 research outputs found

    Image Processing Techniques for Flow Patterns in the Seto Inland Sea Hydraulic Model

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    Various flow visualization techniques were applied to study the tidal exchange of the Seto Inland Sea with the largest hydraulic model in a horizontal scale 1/2000. To analyze dyefront patterns, image processing techniques have been developed. The techniques include the extraction of the boundary of the dyefront and the flow direction through tuft images.近年、瀬戸内海地域では過去の産業発展や人口増加に伴って発生した水質汚濁も改善されてきており、将来に向けた海の積極的利用が模索されている。水質汚濁シミュレーションを行うために建設された瀬戸内海大型水理模型も、こうした動きの中で、人為的な流動環境操作法に基づく海の有効利用を図るための手段として活用される方向にある。このような海域流動環境の制御効果を評価するためには、物質輸送に関わる流れを的確に捉えることが必要である。最近のコンピュータや画像処理技術の発展に伴って、流れの可視化で得た画像から流れの定量的な情報を求める研究が進められている。これらの研究においては、可視化手法としてトレーサ直接注入法を用いて個々のトレーサ粒子あるいはトレーサ粒子群の移動から流速ベクトル分析が求められている。筆者らはさきに瀬戸内海大型水理模型内に放流した染料の拡がりを検出するための画像処理手法について報告した。本論文では、染料とタフトを併用した可視化手法により経時的に一定間隔で得られた一連の流れパターンから、水理模型の広島県呉湾での流速ベクトル分析を求める画像解析手法と結果について述べる

    Itinerant U 5f band states in the layered compound UFeGa5 observed by soft X-ray angle-resolved photoemission spectroscopy

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    We have performed angle-resolved photoemission spectroscopy (ARPES) experiments on paramagnetic UFeGa5 using soft X-ray synchrotron radiation (hn=500eV) and derived the bulk- and U 5f-sensitive electronic structure of UFeGa5. Although the agreement between the experimental band structure and the LDA calculation treating U 5f electrons as being itinerant is qualitative, the morphology of the Fermi surface is well explained by the calculation, suggesting that the U 5f states can be essentially understood within the itinerant-electron model.Comment: 13 pages, 4 figur

    Effect of time-correlation of input patterns on the convergence of on-line learning

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    We studied the effects of time correlation of subsequent patterns on the convergence of on-line learning by a feedforward neural network with backpropagation algorithm. By using chaotic time series as sequences of correlated patterns, we found that the unexpected scaling of converging time with learning parameter emerges when time-correlated patterns accelerate learning process.Comment: 8 pages(Revtex), 5 figure
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