Koji Fukagata

Посилання

	Усі	З 2020
Цитування	8284	5481
h-індекс	41	33
i10-індекс	100	70

1500

750

375

1125

200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024202529 53 88 59 92 138 129 200 204 168 176 233 249 264 257 393 486 820 1205 1232 1471 257

Доступні для всіх

Переглянути всі

12 статей

2 статті

доступні

недоступні

За умовами фінансування

Співавтори

Nobuhide KasagiUniversity of TokyoПідтверджена електронна адреса в thtlab.t.u-tokyo.ac.jp
Kai FukamiTohoku UniversityПідтверджена електронна адреса в tohoku.ac.jp
Kunihiko TairaUniversity of California, Los AngelesПідтверджена електронна адреса в seas.ucla.edu
Taichi NakamuraKeio UniversityПідтверджена електронна адреса в keio.jp
Yusuke NabaeTokyo University of Science, Department of Mechanical EngineeringПідтверджена електронна адреса в rs.tus.ac.jp
Kaoru IwamotoTokyo University of Agriculture and TechnologyПідтверджена електронна адреса в cc.tuat.ac.jp
Yukinori KametaniDept. Mechanical Engineering Informatics, Meiji UniversityПідтверджена електронна адреса в iis.u-tokyo.ac.jp
Masaki MorimotoKeio UniversityПідтверджена електронна адреса в kflab.jp
Hiroya MAMORIThe University of Electro-CommunicationsПідтверджена електронна адреса в uec.ac.jp
Philipp SchlatterProfessor in Fluid Mechanics, FAU Erlangen-Nürnberg and KTH StockholmПідтверджена електронна адреса в fau.de
Romit MaulikAssistant Professor and ICDS Co-Hire: Pennsylvania State UniversityПідтверджена електронна адреса в psu.edu
Shinnosuke ObiKeio UniversityПідтверджена електронна адреса в mech.keio.ac.jp
Ramis ÖrlüProfessor at OsloMet and Researcher at KTH StockholmПідтверджена електронна адреса в oslomet.no
Yuji SuzukiThe University of Tokyo, Department of Mechanical Engineering, ProfessorПідтверджена електронна адреса в mesl.t.u-tokyo.ac.jp
Yoshitsugu NakaMeiji University, JapanПідтверджена електронна адреса в meiji.ac.jp
Nesar RamachandraComputational Scientist, Argonne National LaboratoryПідтверджена електронна адреса в anl.gov
Kai ZhangShanghai Jiao Tong UniversityПідтверджена електронна адреса в sjtu.edu.cn
Petros KoumoutsakosHarvard UniversityПідтверджена електронна адреса в seas.harvard.edu
Ricardo VinuesaAssociate Professor, KTH Royal Institute of TechnologyПідтверджена електронна адреса в mech.kth.se
Naoki SHIKAZONOInstitute of Industrial Science, The University of TokyoПідтверджена електронна адреса в iis.u-tokyo.ac.jp

Підписатись

Koji Fukagata

Keio University - Department of Mechanical Engineering

Підтверджена електронна адреса в mech.keio.ac.jp - Домашня сторінка

Fluid Mechanics Fluid Dynamics Flow Control Turbulence Machine Learning


Назва Сортувати за цитуваннями Сортувати за роком Сортувати за назвою	Посилання Посилання	Рік
Contribution of Reynolds stress distribution to the skin friction in wall-bounded flows K Fukagata, K Iwamoto, N Kasagi Physics of fluids 14 (11), L73-L76, 2002	820	2002
Super-resolution reconstruction of turbulent flows with machine learning K Fukami, K Fukagata, K Taira Journal of Fluid Mechanics 870, 106-120, 2019	731	2019
Nonlinear mode decomposition with convolutional neural networks for fluid dynamics T Murata, K Fukami, K Fukagata Journal of Fluid Mechanics 882, A13, 2020	345	2020
A theoretical prediction of friction drag reduction in turbulent flow by superhydrophobic surfaces K Fukagata, N Kasagi, P Koumoutsakos Physics of Fluids 18 (5), 051703, 2006	324	2006
Machine-learning-based spatio-temporal super resolution reconstruction of turbulent flows K Fukami, K Fukagata, K Taira Journal of Fluid Mechanics 909, A9, 2021	290	2021
Highly energy-conservative finite difference method for the cylindrical coordinate system K Fukagata, N Kasagi Journal of Computational Physics 181 (2), 478-498, 2002	238	2002
Microelectromechanical systems–based feedback control of turbulence for skin friction reduction N Kasagi, Y Suzuki, K Fukagata Annual Review of Fluid Mechanics 41, 231-251, 2009	224	2009
Assessment of supervised machine learning methods for fluid flows K Fukami, K Fukagata, K Taira Theoretical and Computational Fluid Dynamics 34, 497-519, 2020	221	2020
Convolutional neural network based hierarchical autoencoder for nonlinear mode decomposition of fluid field data K Fukami, T Nakamura, K Fukagata Physics of Fluids 32 (9), 2020	200	2020
Machine-learning-based reduced-order modeling for unsteady flows around bluff bodies of various shapes K Hasegawa, K Fukami, T Murata, K Fukagata Theoretical and Computational Fluid Dynamics 34, 367-383, 2020	197	2020
Direct numerical simulation of spatially developing turbulent boundary layers with uniform blowing or suction Y Kametani, K Fukagata Journal of Fluid Mechanics 681, 154-172, 2011	190	2011
Convolutional neural network and long short-term memory based reduced order surrogate for minimal turbulent channel flow T Nakamura, K Fukami, K Hasegawa, Y Nabae, K Fukagata Physics of Fluids 33 (2), 2021	176	2021
Synthetic turbulent inflow generator using machine learning K Fukami, Y Nabae, K Kawai, K Fukagata Physical Review Fluids 4 (6), 064603, 2019	168	2019
Global field reconstruction from sparse sensors with Voronoi tessellation-assisted deep learning K Fukami, R Maulik, N Ramachandra, K Fukagata, K Taira Nature Machine Intelligence 3 (11), 945-951, 2021	166	2021
Numerical simulation of gas–liquid two-phase flow and convective heat transfer in a micro tube K Fukagata, N Kasagi, P Ua-arayaporn, T Himeno International Journal of Heat and Fluid Flow 28 (1), 72-82, 2007	152	2007
Effect of uniform blowing/suction in a turbulent boundary layer at moderate Reynolds number Y Kametani, K Fukagata, R Örlü, P Schlatter International Journal of Heat and Fluid Flow 55, 132-142, 2015	151	2015
Numerical simulation of flow around a circular cylinder having porous surface H Naito, K Fukagata Physics of Fluids 24 (11), 2012	136	2012
Probabilistic neural networks for fluid flow surrogate modeling and data recovery R Maulik, K Fukami, N Ramachandra, K Fukagata, K Taira Physical Review Fluids 5 (10), 104401, 2020	132	2020
CNN-LSTM based reduced order modeling of two-dimensional unsteady flows around a circular cylinder at different Reynolds numbers K Hasegawa, K Fukami, T Murata, K Fukagata Fluid Dynamics Research 52 (6), 065501, 2020	123	2020
Friction drag reduction achievable by near-wall turbulence manipulation at high Reynolds numbers K Iwamoto, K Fukagata, N Kasagi, Y Suzuki Physics of Fluids 17 (1), 011702-011702-4, 2005	117	2005

У даний момент система не може виконати операцію. Спробуйте пізніше.

Статті 1–20

Кількість бібліографічних посилань на рік

Повторювані посилання

Об’єднані посилання

Додати співавторівСпівавтори

Підписатись

Посилання

Співавтори