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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 25 - 34 (10page)
- DOI
- 10.6112/kscfe.2023.28.1.025
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Aerodynamics design optimization with high accuracy and reliability requires huge computational cost because of numerous repetition of CFD. The huge computational cost of CFD based aerodynamics design optimization is the biggest obstacle of practical application. In this research, artificial intelligence techniques and reduced order model are utilized to reduce the computational cost for predicting airfoil flow field. Various airfoil flow fields, including various flow conditions, airfoil shapes, and unsteady vortex shedding, are trained and tested with POD, GPR, CNN, and LSTM methods. As a result, the POD-GPR method showed good accuracy for the dataset with high linearity. On the other hand, the conditional U-net method showed good performance for the dataset with high nonlinearity. In addition, the unsteady flow field is trained and tested with POD-LSTM and conditional U-net method for extrapolation and interpolation of the flow field, respectively. In conclusion, the computational cost for predicting the airfoil flow field is reduced by order of magnitudes with acceptable errors for design optimization.
목차
1. 서론
2. 대리모델 생성 방법
3. 학습데이터 생성
4. 모델 성능 검증 및 결론
References
참고문헌 (21)
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2017, Taira, K., Brunton, S.L., Dawson, S., Rowley, C.W., Colonius, T., McKeon, B.J., Schmidt, O.T., Gordeyev, S., T heofilis, V., Ukeiley, L.S., "Modal analysis of fluid flows: a n overview," AIAA J., 55(12), pp.4013-4041.
2022, Koldo, P., Unai, F. and Zulueta, E., "CNN-based flow control device modelling on aerodynamic airfoil," Scientific r eport, 12:8205.
2020, Peng, J., Chen, S., Aubry, N., Chen, Z. and Wu, W., "Time-variant prediction of flow over an airfoil using deep neural network," Physics of Fluids 32, 123602.
1996, Holmes, P., Lumley, J. and Berkooz, G., "Turbulence, Coherent Structures, Dynamical Systems and Symmetry," Ca mbridge University Press.
2006, Mifsud, M., Shaw, S. and Bennett, J., "A Meta-Model ing Technique Using POD in Parametric Studies of Weapon Aerodynamics," AIAA 2006-6005.
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2020, Peng, J., Chen, S., Aubry, N., Chen, Z. and Wu, W., "Time-variant prediction of flow over an airfoil using deep neural network," Physics of Fluids 32, 123602.
1996, Holmes, P., Lumley, J. and Berkooz, G., "Turbulence, Coherent Structures, Dynamical Systems and Symmetry," Ca mbridge University Press.
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