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학술저널
저자정보
김보라 (Korea Maritimeand Ocean University) 이승훈 (Korea Maritime and Ocean University) 장승현 (Korea Maritime and Ocean University) 황광일 (Korea Maritime and Ocean University) 윤민 (Korea Maritime and Ocean University)
저널정보
한국가시화정보학회 한국가시화정보학회지 한국가시화정보학회지 Vol.20 No.3
발행연도
2022.11
수록면
109 - 116 (8page)

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2022

VGG16 과 U-Net 구조를 이용한 공력특성 예측
김보라 ,  이승훈 ,  장승현 외 2명 한국가시화정보학회 학술발표대회 논문집 2022.12 학술대회자료
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김보라 ,  이승훈 ,  장승현 외 2명 한국가시화정보학회지 2022.11 학술저널

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The optimized design of airfoils is essential to increase the performance and efficiency of wind turbines. The aerodynamic characteristics of airfoils near the stall show large deviation from experiments and numerical simulations. Hence, it is needed to perform repetitive analysis of various shapes near the stall. To overcome this, the artificial intelligence is used and combined with numerical simulations. In this study, three types of airfoils are chosen, which are S809, S822 and SD7062 used in wind turbines. A convolutional neural network model is proposed in the combination of VGG16 and U-Net. Learning data are constructed by extracting pressure fields and aerodynamic characteristics through numerical analysis of 2D shape. Based on these data, the pressure field and lift coefficient of untrained airfoils are predicted. As a result, even in untrained airfoils, the pressure field is accurately predicted with an error of within 0.04%.
#Airfoil (익형) #Aerodynamic characteristics (공력특성) #Computational fluid dynamics (전산유체역학) #Deep learning (심층학습) #Convolutional neural network (합성곱 신경망)

목차

Abstract
1. 서론
2. 수치해석 조건 및 이론
3. 결과 및 고찰
4. 결론
REFERENCE

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