総説・解説記事- 下山 幸治 -
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[2019]
1.流体機械の最適設計とUQ.[日本機械学会誌,122(1210), (2019), 14-16]下山幸治
[2018]
2.応答曲面法と翼型空力設計への適用事例.[日本航空宇宙学会誌,66(11), (2018), 325-330]下山幸治
[2016]
3.スパース構造学習による二つの非定常流体解析結果データの変化点検出.[第48回流体力学講演会/第34回航空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム論文集,JAXA–SP–16–007, (2016), 151-156]磯島宣之,下山幸治,大林茂
[2015]
4.流体機械の最適設計データマイニング.[ターボ機械,43(10), (2015), 592-598]下山幸治
5.2014 IEEE World Congress on Computational Intelligenceに参加して.[システム/制御/情報,59(1), (2015), 33-]下山幸治
[2013]
6.円盤投の最適化に関する可視化技術―PIV,煙,SOM,アニメーション―.[可視化情報,33(130), (2013), 92-96]瀬尾和哉,下山幸治
[2010]
7.多目的ロバスト設計のための方法論確立と実問題応用.[日本信頼性学会誌「信頼性」,32(2), (2010), 105-112]下山幸治,鄭信圭,大林茂
[2009]
8.多目的設計探査による設計空間の可視化と知識発見.[知能と情報(日本知能情報ファジィ学会誌),21(3), (2009), 293-303]下山幸治,杉村和之,鄭信圭,大林茂
[2007]
9.応答曲面近似・データマイニングを併用した多目的ロバスト設計最適化手法の開発・応用.[東北大学流体科学研究所報告,18, (2007), 1-10]下山幸治,リムジンネ,鄭信圭,大林茂
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