感圧塗料実験データから生成したデータ駆動型低次元モデルとスパースセンサー位置最適化技術を用いて，数点の圧力データから簡易車体模型上の面圧力分布および風向推定を高精度に行うフレームワークを構築しました．

東北大学プレスリリース

東北大学工学研究科プレスリリース

JSTプレスリリース

Optimization of sparse sensor placement for estimation of wind direction and surface pressure distribution using time-averaged pressure-sensitive paint data on automobile model

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.