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Seungpyo Hong (Pohang University of Science and Technology) Sejin Kim (Pohang University of Science and Technology) Donghyun You (Pohang University of Science and Technology)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 바이오공학부문 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.4
수록면
99 - 99 (1page)

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A control policy of a fly-scale flyer’s kinematics for stable flight toward a destination in various flow fields is obtained through an integrated framework of computational fluid dynamics (CFD) and deep reinforcement learning (deep-RL). As the flyer gets smaller, high-fidelity CFD is required as substitute for modeling aerodynamics around a flapping wing because of its unsteadiness and nonlinearity. While coupling with deep-RL to gain a control policy, the main challenge of adopting CFD is to obtain sufficient amount of data required for deep-RL due to high computational cost. In order to overcome data deficiency, a novel data reprod ... 전체 초록 보기
#Flapping wing control(플래핑 날개 제어) #Complex flow field(복잡한 유동장) #Computational fluid dynamics(전산유체역학) #Reinforcement learning(강화학습)

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Hap Van Nguyen ,  T ,  inh Thi Minh Nguyen 외 2명 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 2020 .08

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