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The flow analysis of two dimensional transient flow over the obstacles with rectangular cross sections was performed. And 190 velocity distributions for each aspect ratio were imaged to provide input data for convolutional neural network learning. The classification and regression methods were used in estimating the aspect ratio from given velocity distributions. As a result the classification method was more exact than the regression method. But both the classification and regression methods gave relatively accurate prediction of the defined aspect ratio judging from the imaged velocity distributions. This confirms that the deep learning technique is applicable to the flow analysis.
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이태환 / 2018 / 신경회로망을 사용한 증기표 전체 영역의 모델링 / 한국기계기술학회지 20(1):82~88
이태환 / 2018 / 증기표의 과열, 포화 및 압축영역의 신경회로망 모델링 / 한국기계기술학회지 20(6):872~878
Junhyuk Kim / 2017 / Prediction of turbulent heat transfer using deep learning / 2017 Conference of The Korean Society of Mechanical Engineers, KSME17-We04D003 :463~464
Junhyuk Kim / 2018 / Prediction of turbulence heat transfer in channel flow using deep learning / 2018 Conference of The Korean Society of Mechanical Engineers, 18FETH01A03 :463~464
Jonghwan Park / 2018 / Prediction and control of near-wall turbulent flow with deep learning / 2018 Conference of The Korean Society of Mechanical Engineers, KSME18- Fr05A001 :518~520
이태환 / 2018 / 증기표의 과열, 포화 및 압축영역의 신경회로망 모델링 / 한국기계기술학회지 20(6):872~878
Junhyuk Kim / 2017 / Prediction of turbulent heat transfer using deep learning / 2017 Conference of The Korean Society of Mechanical Engineers, KSME17-We04D003 :463~464
Junhyuk Kim / 2018 / Prediction of turbulence heat transfer in channel flow using deep learning / 2018 Conference of The Korean Society of Mechanical Engineers, 18FETH01A03 :463~464
Jonghwan Park / 2018 / Prediction and control of near-wall turbulent flow with deep learning / 2018 Conference of The Korean Society of Mechanical Engineers, KSME18- Fr05A001 :518~520
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