Development of multi-fidelity method for innovative design of redox flow battery

开发氧化还原液流电池创新设计的多保真方法

基本信息

  • 批准号:
    18K13674
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2018-04-01 至 2020-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
流動場設計を目的としたマルチフィデリティトポロジー最適化法
流场设计的多保真拓扑优化方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    矢地謙太郎;山﨑慎太郎;藤田喜久雄
  • 通讯作者:
    藤田喜久雄
Topology design via physics-based surrogate optimization for complex fluid problems
通过基于物理的替代优化进行复杂流体问题的拓扑设计
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kentaro Yaji;Shintaro Yamasaki;Kikuo Fujita
  • 通讯作者:
    Kikuo Fujita
Topology design via physics-based surrogate optimization for turbulent heat transfer problem
通过基于物理的替代优化来解决湍流传热问题的拓扑设计
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kentaro Yaji;Shintaro Yamasaki;Kikuo Fujita
  • 通讯作者:
    Kikuo Fujita
Computational design of flow fields for vanadium redox flow batteries via topology optimization
  • DOI:
    10.1016/j.est.2019.100990
  • 发表时间:
    2019-12
  • 期刊:
  • 影响因子:
    9.4
  • 作者:
    Chih-Hsiang Chen;K. Yaji;S. Yamasaki;S. Tsushima;K. Fujita
  • 通讯作者:
    Chih-Hsiang Chen;K. Yaji;S. Yamasaki;S. Tsushima;K. Fujita
A framework of multi-fidelity design guided by topology optimization: application to flow field designs for redox flow batteries
拓扑优化引导的多保真设计框架:在氧化还原液流电池流场设计中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kentaro Yaji;Shintaro Yamasaki;Shohji Tsushima;Kikuo Fujita
  • 通讯作者:
    Kikuo Fujita
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Radial Basis Function表現とレベルセット関数によるCMA-ESに基づくトポロジー最適化の加速
基于径向基函数表示和水平集函数的 CMA-ES 拓扑优化加速
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
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  • 通讯作者:
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    2.9
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  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    Hitoshi Mori

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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    $ 2.66万
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    2016
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    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
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    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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  • 批准号:
    24K07597
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
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    24K17193
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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