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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,297 - 1,302 (6page)
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In this study, we aim to reduce the cost of turbulence simulations while still obtaining accurate results by using machine learning to achieve high-resolution reconstruction of turbulent velocity fields. By applying high-resolution reconstruction models in both supervised and unsupervised learning models, we restore the velocity field across the entire 3D domain, visualize the results, and then conduct statistical analysis. Additionally, we apply the trained models to reconstruct a high- resolution 3D DNS velocity field with reduced grid points and compare the reconstruction performance between the supervised and unsupervised learning models. When the model was trained with images that had their resolution reduced through average pooling, the CNN model outperformed the GAN model. However, when the same models were used to reconstruct a velocity field of coarse grid simulation, the GAN model demonstrated better reconstruction performance than the CNN model.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론 및 실험
3. 결론
참고문헌
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