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학술대회자료
저자정보
신정훈 (KISTI) 조금원 (KISTI)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 유체공학 부문 2021년도 춘계학술대회 초록집
발행연도
2021.8
수록면
4 - 4 (1page)

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머신러닝 연산 기법은 관심 데이터 기반으로 회귀(regression), 분류(classification), 최적제어, 파라미터 최적화, 차원축소(dimensionality reduction), 축소모형(reduces order model), 유사성(similarity) 판정 등을 수행할 수 있다. 최근 공학적 설계 및 해석의 효율화 · 고정밀화 · 지능화를 위해서도 머신러닝(machine learning) 연산 기법들의 적용이 모색되고 있다. 본 연구의 대상인 익형(airfoil)은 2차원 날개 단면 형상으로써 항공기, 터보기계, 풍력발전, 팬 등의 다양한 산업분야에서의 기초가 되면서 난류 등의 복잡한 유동현상이 나타나는 공산품이며 정확한 공기역학정 성능 예측이 설계의 목적 중 하나이다, 또한 날개를 설계하기 위해 많은 후보 익형들의 성능예측이 필요하고, 또한 이미 설계된 형상데이터들의 효과적인 관리 또한 필요하다는 관점에서 익형 데이터베이스가 요구된다. 본 연구에서는 익형 데이터베이스를 지능화하는데 다양한 회귀와 축소모형 머신러닝 추론기법들을 적용하여 정밀도의 큰 손실 없이 예측시간을 단축시 ... 전체 초록 보기

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