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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이영모 (울산과학기술원) 이정일 (아주대학교) 이재화 (울산과학기술원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2019년 학술대회
발행연도
2019.11
수록면
299 - 303 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

난류 채널 유동 및 박리가 있는 난류 경계층 유동 예측을 위한 인공신경망 기반 벽모델 큰에디모사
이영모 ,  이정일 ,  이재화 한국전산유체공학회 학술대회논문집 2021.05 학술대회자료

2019

인공신경망 기반 벽모델을 이용한 큰에디모사
이영모 ,  이정일 ,  이재화 대한기계학회 춘추학술대회 2019.11 학술대회자료
인공신경망을 이용한 난류 채널 유동의 벽모델 큰에디모사
이영모 ,  이재화 대한기계학회 춘추학술대회 2019.04 학술대회자료

초록· 키워드

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Wall-modeled LES (WMLES) is promising to simulate a turbulent flow at high Reynolds number with a reasonable cost because the required computational cost of large-eddy simulation in the near-wall region is proportional to approximately square of the friction Reynolds number (Reτ). An equilibrium stress model is the most widely used method due to the high efficiency. However, this method is still required to enhance the accuracy and applicability because of the limitations of the equilibrium assumption. In the present study, an artificial neural network (ANN) is used to obtain the wall shear stress for WMLES. The proposed method shows good prediction on the profiles of mean velocity and Reynolds stresses compared to equilibrium model when direct numerical simulation dataset of turbulent channel flows is trained at Reτ=395, 540, 930 and 2000. In addition, the present method predicts well the turbulent statistics at Re<SUB>τ</SUB>=640 and 5200, which are untrained by the ANN.
#인공신경망(Artificial neural network) #벽모델 큰에디모사(Wall-modeled large-eddy simulation) #벽 전단 응력(Wall shear stress) #난류 채널 유동(Turbulent channel flow)

목차

Abstract
1. 서론
2. 수치해석 방법
3. 연구결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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이영모 ,  이정일 ,  이재화 한국전산유체공학회 학술대회논문집 2021 .05
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