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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 송성진 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400009986 |
과제고유번호 | 1711162013 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2025-01-20 |
키워드 | 가스터빈.난류 경계층.인공신경망.기계학습.인공지능.gas turbine.turbulent boundary layer.neural network.machine learning.AI. |
□ 연구개요
본 연구과제는 심층 신경망 학습을 통해, 가스터빈 터빈엔진 저압터빈 내부 2-D 난류 경계층 유동의 두 가지 속도 성분(흐름방향 및 수직방향 성분)을 각각 독립적으로 측정한 결과를 바탕으로, 전체 경계층 유동의 압력장 및 레이놀즈 응력장을 재구축하는 기술을 확보한다. 복잡한 난류 유동장 속에서 모든 시간과 공간에서의 연속방정식과 나비에-스토크스(Navier-Stokes) 방정식의 해를 찾는 것은 매우 어렵다. 난류의 특성 상 미세한 조건 변화에도 유동 변화가 심하기 때문에, 대게의 경우 시간 평균, 혹은 앙상블 평
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