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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김병욱 (전남대학교) 강현욱 (전남대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2020년 학술대회
발행연도
2020.12
수록면
841 - 844 (4page)

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A piping system used for fluid transport is an essential part of several industries, such as plants, water supply, and manufacturing. A pressure drop induced for the operation of the system is affected according to the working fluid property and component geometry. Measuring the pressure drop is necessary to design and to maintain the system. Methods of measuring a pressure drop based on experiment and theoretical analysis have limitations with respect to accuracy and validity. To overcome these defects, we suggest a new method by using an artificial neural network model. Additionally, the structural characteristic of the model is analyzed for enhanced prediction accuracy. The trained model with a sigmoid activation function enhances the prediction performance by up to 86% than the model with a linear activation function. But, the rectified linear unit activation function with a nonlinear form reduces the prediction performance due to the characteristic of the function.
#인공지능(Artificial intelligence) 인공신경망(Artificial neural network) #압력강하(Pressure drop)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론 및 실험
3. 결론
참고문헌

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