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NTIS 바로가기주관연구기관 | 부산대학교 Busan National University |
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연구책임자 | 황진율 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300009903 |
과제고유번호 | 1711154882 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-11 |
키워드 | 난류.난류 해석.난류 구조.딥러닝.Turbulence.Turbulence simulation.Turbulence structure.Deep learning. |
□ 연구개요
본 연구는 난류의 energy spectrum 분포에 기반하여 딥러닝 network를 제안하고, 이를 활용하여 DNS 수준의 난류 유동장을 효과적으로 생성함으로써 난류 구조 분석에 딥러닝 기법을 활용할 수 있음을 보여주는 연구이다. 특히 거대 난류 구조와 주변 와류 구조의 분포와 상호작용 영향을 분석하여 고 레이놀즈 수 유동 DNS를 위한 최소 유동방향 도메인을 도출하였으며, 이를 이용하여 고 레이놀즈 수 DNS를 수행함으로써 계산 비용을 혁신적으로 줄일 수 있다는 가능성을 제시하였다.
□ 연구 목표대
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