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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 44 - 51 (8page)
- DOI
- 10.6112/kscfe.2021.26.1.044
이용수
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In this work, the convolutional autoencoder is applied to the reduced order model for a turbulent methane jet flame. Autoencoder is a machine learning algorithm, which reduces the problem dimension by non-linear projection. It has an advantage in reconstruction of data with significant non-linearity. Additionally, with a convolutional layer the characteristics of original data can be trained with a relatively small number of hyper-parameters. To check accuracy of the reduced order model using the convolutional autoencoder, we applied it to surrogate model and sparse reconstruction problem, and compared it with other dimension reduction algorithms. For model training, five parameters are selected as the model training parameters and 20 and 40 sensor data are extracted for the sparse reconstruction problem. The proposed convolutional autoencoder shows better accuracy than the linear projection-based dimension reduction algorithm.
목차
1. 서론
2. 합성곱 오토인코더 차수 축소 모델
3. 수치해석 모델 및 데이터 셋업
4. 결과 및 논의
5. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
2015, Bernardini, E., Spence, S.M.J., Wei, D. and Kareem, A., "Aerodynamic shape optimization of civil structures: A CFD-enabled Kriging-based approach," Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, Vol.144, pp.154-164.
2020, Tong, Z. and Li, Y., "Real-Time Reconstruction of Contaminant Dispersion from Sparse Sensor Observations with Gappy POD Method," Energies, Vol.13.
2020, Agostini, L., "Exploration and prediction of fluid dynamical systems using auto-encoder technology," Physics of Fluids, Vol.32.
2019, Lee, S. and You, D., "Data-driven prediction of unsteady flow over a circular cylinder using deep learning," Journal of Fluid Mechanics, Vol.879, pp.217-254.
2020, Lee, K. and Carlberg, K.T., "Model reduction of dynamical systems on nonlinear manifolds using deep convolutional autoencoders," Journal of Computational Physics, Vol.404.
2020, Tong, Z. and Li, Y., "Real-Time Reconstruction of Contaminant Dispersion from Sparse Sensor Observations with Gappy POD Method," Energies, Vol.13.
2020, Agostini, L., "Exploration and prediction of fluid dynamical systems using auto-encoder technology," Physics of Fluids, Vol.32.
2019, Lee, S. and You, D., "Data-driven prediction of unsteady flow over a circular cylinder using deep learning," Journal of Fluid Mechanics, Vol.879, pp.217-254.
2020, Lee, K. and Carlberg, K.T., "Model reduction of dynamical systems on nonlinear manifolds using deep convolutional autoencoders," Journal of Computational Physics, Vol.404.
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