論文の概要: A Machine Learning Based Approach for Statistical Analysis of Detonation Cells from Soot Foils

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06466v2
• Date: Wed, 11 Sep 2024 15:49:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 13:13:20.763364
• Title: A Machine Learning Based Approach for Statistical Analysis of Detonation Cells from Soot Foils
• Title（参考訳）: 土壌からの起爆細胞の統計的解析のための機械学習によるアプローチ
• Authors: Vansh Sharma, Michael Ullman, Venkat Raman,
• Abstract要約: 提案アルゴリズムは、トレーニング手順やデータセットを使わずに、正確に細胞パターンを抽出するように設計されている。 その結果、複雑な場合であっても10%以内の誤差が残っており、一貫した精度が示された。 この研究は、デトネーション波動力学の理解を深めるためのアルゴリズムの幅広い適用性とポテンシャルを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study presents a novel algorithm based on machine learning (ML) for the precise segmentation and measurement of detonation cells from soot foil images, addressing the limitations of manual and primitive edge detection methods prevalent in the field. Using advances in cellular biology segmentation models, the proposed algorithm is designed to accurately extract cellular patterns without a training procedure or dataset, which is a significant challenge in detonation research. The algorithm's performance was validated using a series of test cases that mimic experimental and numerical detonation studies. The results demonstrated consistent accuracy, with errors remaining within 10%, even in complex cases. The algorithm effectively captured key cell metrics such as cell area and span, revealing trends across different soot foil samples with uniform to highly irregular cellular structures. Although the model proved robust, challenges remain in segmenting and analyzing highly complex or irregular cellular patterns. This work highlights the broad applicability and potential of the algorithm to advance the understanding of detonation wave dynamics.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 現場で広く普及している手動・原始的エッジ検出手法の限界に対処するため, ソープフォイル画像からのデトネーションセルの精密セグメンテーションと測定のための機械学習(ML)に基づく新しいアルゴリズムを提案する。 細胞生物学的セグメンテーションモデルの進歩を利用して、提案アルゴリズムは、デトネーション研究において重要な課題である訓練手順やデータセットを使わずに、正確に細胞パターンを抽出するように設計されている。 このアルゴリズムの性能は、実験および数値デトネーション研究を模倣した一連のテストケースを用いて検証された。 その結果、複雑な場合であっても10%以内の誤差が残っており、一貫した精度が示された。 このアルゴリズムは、細胞面積やスパンなどのキーセルの指標を効果的に取得し、不規則な細胞構造を持つ様々なすすまのサンプルの傾向を明らかにした。 このモデルは頑丈に証明されているが、非常に複雑な細胞パターンや不規則な細胞パターンのセグメンテーションと解析に課題が残っている。 この研究は、デトネーション波動力学の理解を深めるためのアルゴリズムの幅広い適用性とポテンシャルを強調している。

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