물리 기반 인공신경망을 이용한 수중 음파 전달 해석

신영진; 정원종; 이정수

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 신영진 (가천대학교) 정원종 (가천대학교) 이정수 (가천대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2024년 학술대회

발행연도: 2024.11

수록면: 232 - 235 (4page)

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This study explores the application of Physics-Informed Neural Networks (PINNs) to predict underwater sound propagation accurately. The PINNs integrates physical constraints, specifically the differential form of Snell's Law, into the neural network learning process. This approach allows for precise predictions of sound speed and refraction angles across varying ocean depths. By leveraging the combination of neural network learning and physical laws, the PINNs overcomes limitations associated with traditional methods, ensuring physical consistency in predictions. The study demonstrates that the PINNs significantly improves accuracy in complex marine environments and offers promising solutions for inverse problems, such as tracing the path and origin of received sound waves. This research has potential applications in military operations, marine communication, and environmental monitoring, particularly enhancing the reliability and precision of SONAR systems.

#수중 음파 전파(Underwater sound propagation) #물리 기반 인공신경망(Physics-informed neural networks) #스넬의 법칙(Snell's law) #굴절각 예측(Refraction angle prediction)

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