메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이찬구 (한양대학교) 전성준 (한양대학교) 김용태 (한양대학교) 한석영 (한양대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2022년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
162 - 165 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구의 목적은 딥 러닝 네트워크를 사용하여 판형 열교환기 (Plate heat exchanger: PHE)를 설계하는 것을 목적으로 한다. 열교환기가 사용된 지 많은 시간이 흘렀지만 판형 열교환기는 몇몇의 회사들이 숙련된 엔지니어들의 경험과 실험을 통해 얻어진 데이터를 통해 설계되고 있다. 사용자가 원하는 용량의 열교환기를 사용하기 위해서는 특정 회사에 주문하거나 직접 제작을 위해서 상용 프로그램을 통해 설계를 얻어낼 수밖에 없다. 이 연구는 기존에 여러 방식으로 생성되었던 수치로 구성된 데이터를 학습 데이터로 사용하기 위해 딥러닝 방법을 선택하여 진행하였다. 쌓인 데이터는 전처리를 통해 학습 데이터로 구성되고 딥 러닝 네트워크의 학습을 통해 예측되는 output을 사용해 현장에서 숙련되지 않은 엔지니어도 설계가 가능하도록 한다. 본 연구의 결과로 딥 러닝 네트워크는 모듈화되어 스마트 열에너지 설계 플랫폼(Smart Thermal Energy Design Platform: STED Platform)에서 지원함으로써 앞으로의 열교환기 설계에 기여할 수 있을 것이다.
#Plate heat exchanger(판형 열교환기) #Smart Thermal Energy Design Platform(STED Platform, 스마트 열에너지 설계 플랫폼) #Artificial intelligence(인공지능) #Deep learning(딥 러닝) #Preprocessing(전처리)

목차

Abstract
1. 서론
2. 딥 러닝 네트워크를 이용한 열교환기 설계
3. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

인공지능 알고리즘을 활용한 쉘튜브 열교환기 형상 설계
이찬구 ,  전성준 ,  한석영 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2023 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0