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이 글은 심층 강화 학습을 유체역학 분야에 적용한 최신 연구 동향을 종합적으로 검토한다. 강화 학습은 인간의 학습 메커니즘을 모방하여 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동 전략을 스스로 학습하는 기술이다. 특히 인공지능 기술과의 결합을 통해 비선형적이고 고차원적인 특성으로 기존에는 해결하기 힘들었던 유체역학 제어 및 최적화 분야에 새로운 방향을 제시하고 있다. 제어 부문에서는 항력 감소를 위한 제어 전략과 생물학적 움직임을 모사 및 제어하는 연구들에 대해 검토한다. 최적화 부분에서는 형상 최적화와 유동 해석 자동화 연구에 대해 중점적으로 살펴본다. 또한 현재 남아 있는 해결 과제와 향후 발전 가능성에 관해 서술한다.
목차
유체역학 제어
유체역학 최적화
맺음말
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문과 함께 이용한 논문
생성형 인공지능이 적용된 패션 이미지의 활용방안 제안-학습용 인공지능 데이터와 인공지능 기술적용 중심으로-
이운영
한국디자인문화학회지
2023
.12
전산유체역학을 이용한 지하터널을 주행하는 다수 차량의 공기저항에 관한 연구
김부선
,
박희범
,
김영매
외 1명
한국전산유체공학회지
2019
.03
2023년 유체기계 연구동향
안준
한국유체기계학회 논문집
2024
.04
다중물리 유체역학 연구실
변도영
한국가시화정보학회지
2015
.08
AI 렌더링 프로그램의 건축 이미지 생성 능력 및 특성 비교 분석
설유경
한국과학예술융합학회
2024
.03
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