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<학술연구>
딥러닝 기법을 사용한 이차원 과도유동 해석
Analysis of Two Dimensional Transient Flow Using Deep Learning Technique
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- 발행기관
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) 바로가기
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- 간행물
- 한국기계항공기술학회지(구 한국기계기술학회지) KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제22권 제1호 (2020.02)바로가기
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- 페이지
- pp.12-18
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A370693
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원문정보
초록
- 영어
- The flow analysis of two dimensional transient flow over the obstacles with rectangular cross sections was performed. And 190 velocity distributions for each aspect ratio were imaged to provide input data for convolutional neural network learning. The classification and regression methods were used in estimating the aspect ratio from given velocity distributions. As a result the classification method was more exact than the regression method. But both the classification and regression methods gave relatively accurate prediction of the defined aspect ratio judging from the imaged velocity distributions. This confirms that the deep learning technique is applicable to the flow analysis.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 해석
2.1 유동 해석
2.2 딥러닝(deep learning)
3. 결과 및 검토
4. 결론
후기
References
키워드
딥러닝 컨볼루션 신경망 과도유동 속도분포 Deep learning Convolutional neural network Transient flow Velocity distribution저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) [Korean Society of Mechanical Technology]
- 설립연도
- 1999
- 분야
- 공학>기계공학
- 소개
- 기계 관련 산업 분야에 관한 학술과 현장 적용 기술을 연구하고 교류하며, 이에 관련된 학문과 기술 발전 및 보급에 기여함으로써 과학과 기술의 진흥에 이바지함을 그 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국기계항공기술학회지(구 한국기계기술학회지) [Journal of the Korean Society of Mechanical and Aviation Technology ]
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1229-604X
- eISSN
- 2508-3805
- 수록기간
- 1999~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 550 DDC 620
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