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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 10 - 15 (6page)
- DOI
- 10.6112/kscfe.2021.26.2.010
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2021
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The Proper Orthogonal Decomposition (POD) method was applied for enhancing the computational efficiency of aerodynamic simulations of hyperloop vehicle. At first, two dimensional axisymmetric computations of hyperloop vehicle were performed according to the vehicle speed and pressure inside tube in order to construct a snapshot dataset. Then, a reduced order model (ROM) was constructed through the POD method. For improvement of the accuracy of reconstructed dataset from ROM, POD basis weight coefficients were calculated by the artificial neural network. (ANN) By the comparison of original CFD data and reconstructed POD data, it was confirmed that the POD data follow the features of CFD data; the flow contours and pressure distributions of the POD data showed good agreement with CFD data. After ROM and POD basis weight coefficients by ANN are obtained, it can reconstruct the flow field data with new set of flow conditions quickly. Therefore, the POD method can be sufficiently used for the aerodynamic computations of hyperloop vehicle and ultimately design optimization problem of hyperloop system.
목차
1. 서론
2. 적합직교분해 기법(POD)
3. 축대칭 유동 해석
4. POD 적용 결과
5. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
2010, Rhee, H. and Kim, G., "Analysis and reconstruction of the 2-D Cylinder Wake Flow using POD," Korean Institute of Military Science and Technology, Vol.13, No.1, pp.164-169.
2010, Jun, S., Park, K., Kang, H., Lee. D. and Cho, M., "Reduced Order Model of Three Dimensional Euler Equations Using Proper Orthogonal Decomposition Basis," Journal of Mechanical Science Technology, Vol.24, No.2, pp.601-608.
2013, Park, K., Jun, S., Baek, S., Cho, M., Yee, K. and Lee, D., "Reduced-order model with an artificial neural network for aerostructural design optimization," Journal of Aircraft, Vol.50., No.4, pp.1106-1116.
2013, Walton, S., Hassan, O. and Morga, K., "Reduced order modelling for unsteady fluid flow using proper orthogonal decomposition and radial basis function," Applied Mathmatical Modelling, Vol.37, pp.8930-8945.
2017, Kang, H., Jun, S. and Yee. K., "Analysis of eigen values for efficient choice of snapshot data in proper orthogonal decomposition," Korean Society of Computational Fluid Engineering, Vol.22, No.1, pp.59-66.
2010, Jun, S., Park, K., Kang, H., Lee. D. and Cho, M., "Reduced Order Model of Three Dimensional Euler Equations Using Proper Orthogonal Decomposition Basis," Journal of Mechanical Science Technology, Vol.24, No.2, pp.601-608.
2013, Park, K., Jun, S., Baek, S., Cho, M., Yee, K. and Lee, D., "Reduced-order model with an artificial neural network for aerostructural design optimization," Journal of Aircraft, Vol.50., No.4, pp.1106-1116.
2013, Walton, S., Hassan, O. and Morga, K., "Reduced order modelling for unsteady fluid flow using proper orthogonal decomposition and radial basis function," Applied Mathmatical Modelling, Vol.37, pp.8930-8945.
2017, Kang, H., Jun, S. and Yee. K., "Analysis of eigen values for efficient choice of snapshot data in proper orthogonal decomposition," Korean Society of Computational Fluid Engineering, Vol.22, No.1, pp.59-66.
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