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학술저널
저자정보
최현조 (Chonnam National University) 신명현 (Chonnam National University) 박종호 (Chonnam National University) 박진수 (Chonnam National University)
저널정보
한국가시화정보학회 한국가시화정보학회지 한국가시화정보학회지 Vol.21 No.1
발행연도
2023.3
수록면
119 - 126 (8page)

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Acquiring experimental data for PIV verification or machine learning training data is resource-demanding, leading to an increasing interest in synthetic particle images as simulation data. Conventional synthetic particle image generation algorithms do not follow physical laws, and the use of CFD is time-consuming and requires computing resources. In this study, we propose a new method for synthetic particle image generation, based on a Physics-Informed Neural Networks(PINN). The PINN is utilized to infer the flow fields, enabling the generation of synthetic particle images that follow physical laws with reduced computation time and have no constraints on spatial resolution compared to CFD. The proposed method is expected to contribute to the verification of PIV algorithms.
#Particle Image Velocimetry(입자영상유속계) #Synthetic Particle Image(합성 입자이미지) #Physics-Informed Neural Network(물리 기반 인공신경망)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결론 및 고찰
4. 결론
REFERENCE

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