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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서정범 (Pusan National University) 김다연 (Pusan National University) 이인원 (Pusan National University)
저널정보
한국가시화정보학회 한국가시화정보학회지 한국가시화정보학회지 Vol.21 No.1
발행연도
2023.3
수록면
18 - 25 (8page)

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In these days, high dimensional data prediction technology based on neural network shows compelling results in many different kind of field including engineering. Especially, a lot of variants of convolution neural network are widely utilized to develop pixel level prediction model for high dimensional data such as picture, or physical field value from the sensors. In this study, velocity vector field of ideal flow on ship surface is estimated on pixel level by Unet. First, potential flow analysis was conducted for the set of hull form data which are generated by hull form transformation method. Thereafter, four different neural network with a U-shape structure were conFig.d to train velocity vectors at the node position of pre-processed hull form data. As a result, for the test hull forms, it was confirmed that the network with short skip-connection gives the most accurate prediction results of streamlines and velocity magnitude. And the results also have a good agreement with potential flow analysis results. However, in some cases which don’t have nothing in common with training data in terms of speed or shape, the network has relatively high error at the region of large curvature.
#Artificial intelligence #Flow around a ship hull #Velocity prediction #Unet #Pixel level prediction

목차

Abstract
1. 서론
2. Background
3. Methodology
4. Results
5. Conclusion
REFERENCE

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