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학술대회자료
저자정보
이한별 (광주과학기술원) 하종문 (한국표준과학연구원) 이형진 (한국표준과학연구원) 최원재 (한국표준과학연구원) 오현석 (광주과학기술원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
1,616 - 1,619 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

물리지식기반 인공신경망을 사용한 탄성 고체 내 이차원 파동 시뮬레이션
이한별 ,  오현석 ,  하종문 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2023.05 학술대회자료

2022

1차원 파동 방정식 풀이를 위한 물리지식기반 인공신경망 개선
이한별 ,  하종문 ,  이형진 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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In general, partial differential equations (PDEs) for engineering problems are solved numerically. Recently, there are significant interests to solve the PDEs with physics-informed neural network (PINN). PINN is expected to reduce the computational cost compared to the numerical approach. Nevertheless, it is important to further reduce the computational cost of the PINN approach. This study attempts to enhance the performance of the existing PINN model for the 1D wave equation by modifying the PINN architecture. The PINN model is based on the artificial neural network (ANN) architecture that include two hidden layers of 200 nodes. The results show that the proposed PINN is less costly in solving the PDEs than existing PINN models.
#물리지식기반 인공신경망(Physics-informed neural network) #편미분 방정식(Partial differential equations) #파동 방정식(Wave equation) #인공신경망 구조(Artificial neural network architecture)

목차

Abstract
1. 서론
2. PINN을 활용한 편미분 방정식 풀이
3. 결론
참고문헌

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