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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 12 - 24 (13page)
- DOI
- 10.6112/kscfe.2023.28.1.012
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2023
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In this study, Conditional U-Net model was used to predict the transonic flow of various shapes and flow conditions which shows large non-linearity, and compared with the POD-GPR model, a linear order reduction technique. In addition, multi-point shape optimization was performed based on the validated model. Both models showed an average error of around 1% for test data, but the accuracy of the Conditional U-Net prevailed for data with large non-linearity. It has also been demonstrated that applying gradient difference loss function is effective in improving accuracy of Conditional U-Net. When multi-point shape optimization was performed using the SL U-Net, the drag reduction at M=0.74 was 47.3%, a relatively small amount compared to the single-point shape optimization. But the performance of airfoil improved in most Mach number ranges. In terms of computational cost, the time required to predict one flow field using Conditional U-Net was measured to be about 0.05% of the FOM CFD. Therefore, it was found that the AI-based model developed in this study has sufficient accuracy and computational efficiency, and also is effectively applicable to multi-point optimization problems.
목차
1. 서론
2. 차수 저감 모델 생성 방법
3. 모델 성능 검증
4. 형상 최적 설계
5. 결론
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
2017, Taira, K., Steven, L.B., Scott, T.M.D., Clarence, W.R., Colonius, T., Beverley, J.M., Schmidt, T.O., Gordeyev S., Theofilis, V. and Ukeiley, S.L., "Modal analysis of fluid flows: an overview," AIAA Journal, Vol.55, No.12, pp.4013-4041.
2022, Shin, J., Choi, S., Hwang, W., Cho, S. and Park, H., "Hands-On AI-CFD technical report," KISTI, https://github.com/Jameshin/AI-CFD-Technical-Report.
2020, Eivazi, H., Veisi, H., Naderi, M.H. and Esfahanian, V., "Deep neural networks for nonlinear model order reduction of unsteady flows," Physics of Fluids, Vol.32 No.10, p.105104.
2004, Nemec, M., Zingg, D.W. and Pulliam, T.H., "Multipoint and multi-objective aerodynamic shape optimization," AIAA Journal, Vol.42, No.6, pp.1057-1065.
2020, Li, J. and Cai, J., "Massively multipoint aerodynamic shape design via surrogate-assisted gradient-based optimization," AIAA Journal, Vol.58, No.5, pp.1949-1963.
2022, Shin, J., Choi, S., Hwang, W., Cho, S. and Park, H., "Hands-On AI-CFD technical report," KISTI, https://github.com/Jameshin/AI-CFD-Technical-Report.
2020, Eivazi, H., Veisi, H., Naderi, M.H. and Esfahanian, V., "Deep neural networks for nonlinear model order reduction of unsteady flows," Physics of Fluids, Vol.32 No.10, p.105104.
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2020, Li, J. and Cai, J., "Massively multipoint aerodynamic shape design via surrogate-assisted gradient-based optimization," AIAA Journal, Vol.58, No.5, pp.1949-1963.
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