論文の概要: An approximate graph elicits detonation lattice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16524v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 13:46:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.309969
• Title: An approximate graph elicits detonation lattice
• Title（参考訳）: 近似グラフによる起爆格子の導出
• Authors: Vansh Sharma, Venkat Raman,
• Abstract要約: 提案アルゴリズムは3次元圧力跡から細胞パターンを正確に抽出する。 このフレームワークは堅牢だが、高度に複雑な細胞パターンを確実に分割し定量化するのは難しい。
• 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 graph theory for the precise segmentation and measurement of detonation cells from 3D pressure traces, termed detonation lattices, addressing the limitations of manual and primitive 2D edge detection methods prevalent in the field. Using a segmentation model, the proposed training-free algorithm is designed to accurately extract cellular patterns, a longstanding challenge in detonations research. First, the efficacy of segmentation on generated data is shown with a prediction error 2%. Next, 3D simulation data is used to establish performance of the graph-based workflow. The results of statistics and joint probability densities show oblong cells aligned with the wave propagation axis with 17% deviation, whereas larger dispersion in volume reflects cubic amplification of linear variability. Although the framework is robust, it remains challenging to reliably segment and quantify highly complex cellular patterns. However, the graph-based formulation generalizes across diverse cellular geometries, positioning it as a practical tool for detonation analysis and a strong foundation for future extensions in triple-point collision studies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,手動およびプリミティブな2次元エッジ検出手法の限界に対処するため,3次元圧力トレース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グラフ理論に基づく新しいアルゴリズムを提案する。 セグメンテーションモデルを用いて、提案するトレーニングフリーアルゴリズムは、爆発研究における長年の課題である細胞パターンを正確に抽出するように設計されている。 まず、生成データに対するセグメンテーションの有効性を予測誤差2%で示す。 次に、グラフベースのワークフローの性能を確立するために、3Dシミュレーションデータを使用する。 統計値と結合確率密度の結果から,波動伝播軸に17%の偏差が認められたが,体積の分散は線形変動の3次増幅を反映していることがわかった。 このフレームワークは堅牢だが、高度に複雑な細胞パターンを確実に分割し定量化するのは難しい。 しかし、グラフベースの定式化は、様々なセル・ジオメトリーをまたがって一般化し、デトネーション解析の実践的なツールとして位置づけ、三点衝突研究における将来の拡張のための強力な基盤となっている。

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