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NTIS 바로가기주관연구기관 | 아주대학교 Ajou University |
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연구책임자 | 이형천 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200013651 |
과제고유번호 | 1711142834 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-20 |
키워드 | 나비어-스톡스.부시네스크.딥러닝.모델차수축소.피드백제어.Navier-Stokes.Boussinesq.Deep Learning.Redeuced Order Modeling.Deedback Control. |
□ 연구개요
딥러닝 이론에 기반한 Parametrized 비선형 편미분방정식의 모델 차수축소방법을 연구, 개발하는 것이다. 기본적인 기법으로는 정확한 유한요소법의 해로부터 얻어진 Snapshots으로부터 Proper Orthogonal Decomposition (POD)를 이용하여 reduced basis를 추출해낸다. 비선형부분을 보다 정확하게 계산하기 위하여 여러 가지 인공신경망 (artificial neural network)을 연구하고, 차수축소방법에 적용하여 reduced model의 계수를 더욱 정확하게 계산하고자
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