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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이우진 (포항공과대학교) 허강열 (포항공과대학교)
저널정보
한국전산유체공학회 한국전산유체공학회지 한국전산유체공학회지 제26권 제1호
발행연도
2021.3
수록면
44 - 51 (8page)
DOI
10.6112/kscfe.2021.26.1.044

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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

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