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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 1 - 11 (11page)
- DOI
- 10.6108/KSPE.2021.25.6.001
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층류화염편 라이브러리에 대한 효율적인 계산과정을 개발하기 위하여 초임계 압력조건의 기체수소/ 액체산소 연소기에 대해 인공신경망을 이용한 기계학습과정이 적용되었다. 학습성능과 계산효율성에 근거한 최적의 계산과정을 찾기 위하여 은닉층에 대한 ReLU와 쌍곡탄젠트 함수의 25가지 조합이 선택되었다. 정확성이 우수한 높은 학습성능을 얻는데 쌍곡탄젠트 활성화함수가 적절하였다. 인공신경망의 학습성능을 개선하기 위해서 학습데이터 변환이 제안되었다. 4개의 은닉층에 최적의 노드를 배치할 때 학습성능 및 계산비용 관점에서 모두 효율적인 것으로 나타났다. 층류화염편 라이브러리의 보간법보다 인공신경망을 사용하는 경우 전체 계산시간은 37%, 시스템 메모리는 99.98% 감소되었다.
목차
ABSTRACT
초록
1. 서론
2. 수치해석 방법
3. 결과 및 토의
4. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Waxenegger-Wilfing, G / 2021 / Space Propulsion
Schmitt, T / 2020 / Large-Eddy Simulations of the Mascotte Test Cases Operating at Supercritical Pressure / Flow, Turbulence and Combustion :159~189
Zhang, J / 2020 / Artificial Neural Networks for Chemistry Representation in Numerical Simulation of the Flamelet-Based Models for Turbulent Combustion / IEEE 8:80020~80029
Milan, P. J / 2020 / Accelerating Numerical Simulations of Supercritical Fluid Flows using Deep Neural Networks / AIAA Scitech 2020Forum
Li, B / 2020 / Development and Application of ANN Model for Property Prediction of Supercritical Kerosene / Computers and Fluids 209:104665
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