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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
유한필 (경희대학교) 이민술 (서울대학교) 김규홍 (서울대학교) 김형진 (경희대학교)
저널정보
한국전산유체공학회 한국전산유체공학회지 한국전산유체공학회지 제27권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
1 - 8 (8page)
DOI
10.6112/kscfe.2022.27.3.001

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2022

심층 신경망 기법을 이용한 유도탄 공력 하중 예측 모델 개발
유한필 ,  이민술 ,  김규홍 외 1명 한국전산유체공학회지 2022.09 학술저널

2021

딥러닝을 이용한 유도탄 공력 예측 모델 설계
유한필 ,  김형진 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 2021.11 학술대회자료
심층 신경망 기법을 이용한 유도탄 공력 하중 예측 모델 개발
유한필 ,  김형진 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 2021.07 학술대회자료
심층 신경망 기법을 이용한 유도탄 공력 하중 예측 모델 개발
유한필 기계공학과 2021.01 학위논문

2020

딥 러닝을 이용한 유도탄 공력 성능 예측
유한필 ,  김형진 한국전산유체공학회 학술대회논문집 2020.10 학술대회자료

초록· 키워드

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In the present study, prediction models for aerodynamic loads of missile configurations were developed using multi-layered perceptron. Aerodynamic coefficients were extracted automatically from Missile DATCOM. Sample points for parametric missile shapes were determined using Latin Hypercube Sampling. A multi-layered perceptron was constructed using Tensorflow. A hyperparameter set with minimum Mean Squared Error(MSE) was determined by genetic algorithm. The trained neural network model was also tested for a verification configuration by comparing the true and predicted values. Trained neural network models give accurate results with MSE for test data set between 10<SUP>-5</SUP> and 10<SUP>-6</SUP>, and relative error below 5%.
#유전 알고리즘(Genetic Algorithm) #초매개변수(Hyperparameter) #라틴 하이퍼 큐브 샘플링(Latin Hypercube Sampling) #다층 퍼셉트론(Multi Layered Perceptron) #유도탄 공력 하중(Missile Aerodynamic Loads)

목차

1. 서론
2. 데이터 베이스 구축 및 인공신경망
3. 신경망 모델 설계 및 구현
4. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
2015, Ritz, S.G., Hartfield, R.J., Dahlen, J.A., Burkhalter, J.E. and Woltosz, W.S., "Rapid calculation of missile aerodynamic coefficients using artificial neural networks," In 2015 IEEE Aerospace Conference, pp.1-19. google schola 2018, Zhang, Y., Sung, W.J. and Mavris, D.N., "Application of convolutional neural network to predict airfoil lift coefficient," In 2018 AIAA/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference, p.1903. google schola 2018, Yuan, Z., Wang, Y., Qiu, Y., Bai, J. and Chen, G., "Aerodynamic Coefficient Prediction of Airfoils with Convolutional Neural Network," Asia-Pacific International Symposium on Aerospace Technology, pp.34-46. google schola 2020, Chen, H., He, L., Qian, W. and Wang, S., "Multiple aerodynamic coefficient prediction of airfoils using a convolutional neural network," Symmetry 2020, 12(4), p.544. google schola 2018, Lee, D.S., Yeom, C.H., Kim, C.W. and Kim, S.P., "A Study on the Application of Machine Learning to Aerospace Design and Analysis," Conference Proceedings of The Korean Society for Aeronautical & Space Science 2018, pp.333-334. google schola

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