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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 20 - 27 (8page)
- DOI
- 10.6112/kscfe.2022.27.4.020
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A framework consist of automated workflows was developed to reduce the load of iterative computational fluid dynamics analysis. A proper orthogonal decomposition program was included to construct a reduced order model for the system by decomposing the flow field in the snapshot data into a basis vector. A data mining program was also included to construct an surrogate model based on artificial neural network for input parameters. The developed framework was validated through flow analysis for NACA 2412 airfoil, and it was confirmed that the flow field could be approximated with an error within 4.98% compared to the actual computational fluid dynamics analysis. We also confirmed that the framework can be applied to database generation and optimization, performing them in a significantly reduced time compared to conventional computational fluid dynamics techniques.
목차
1. 서론
2. 연구 방법
3. 해석 결과
4. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
1967, Lumley, J.L., "The structure of inhomogeneous turbulent flows," Atmosphere and its Influence on Radio Wave Propagation, pp.166-178, Moskow, Nauka.
1987, Sirovich, L., "Turbulence and the dynamics of coherent structures. Part I: Coherent structures," Applied mathematics, Vol.45, No.3, pp.561-571.
2004, Lucia, D.J., Beran, P.S. and Silva, W.A., "Reduced order modeling: New approaches for computational physics," Progress in Aerospace Science, Vol.40, No.1, pp.51-117.
2001, Epureanu, B.I., Hall, K.C. and Dowell, E.H., "Reduced-order models of unsteady viscous flows in turbomachinery using viscous-inviscid coupling," Journal of Fluids and Structures, Vol.15, pp.255-273.
2006, Mifsud, M., Shaw, S. and Bennett, J., "A meta-modeling technique using pod in parametric studies of weapon aerodynamics," AIAA 2006-6005.
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