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저자정보
Mustafa Z. Yousif (Pusan National University) Linqi Yu (Pusan National University) HeeCang Lim (Pusan National University)
저널정보
한국전산유체공학회 한국전산유체공학회 학술대회논문집 한국전산유체공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
66 - 69 (4page)

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The prescription of well-suited turbulent boundary conditions poses a particular challenge when performing unsteady numerical computations of turbulent flows due to the need to prescribe time-dependent turbulent inflow conditions at the upstream boundary. In the present work, we apply multi-scale convolutional auto-encoder combined with sub-pixel convolutional layer (MSCSP-AE) and long-short term memory model (LSTM) to generate turbulent inflow conditions that are statistically similar to those of direct numerical simulation DNS..

목차

Methodology
Physics-informed loss
Results
Conclusions
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