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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김준규 (KAIST) 류준일 (KAIST) 김형수 (KAIST)
저널정보
한국가시화정보학회 한국가시화정보학회지 한국가시화정보학회지 Vol.19 No.2
발행연도
2021.8
수록면
32 - 40 (9page)

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Vapor-driven solutal Marangoni flow is governed by the concentration distribution of solutes on a liquid-gas interface. Typically, the flow structure is investigated by particle image velocimetry (PIV). However, to develop a theoretical model or to explain the working mechanism, the concentration distribution of solutes at the interface should be known. However, it is difficult to achieve the concentration profile theoretically and experimentally. In this paper, to find the concentration distribution of solutes around 2D droplet, the reverse tracking method with an artificial neural network based on PIV data was performed. Using the method, the concentration distribution of solutes around a 2D droplet was estimated for actual flow data from PIV experiment.
#Artificial Neural Network(인공신경망) #Machine Learning(기계학습) #Solutal Marangoni Flow(용질성 마랑고니 유동) #Inverse Problem(역문제) #Particle Image Velocimetry(입자 영상 유속계)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론
References

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
Kuang, M. / 2014 / Controllable printing droplets for high-resolution patterns / Adv. Mater 26(40):6950~6958 google schola Park, J. / 2006 / Control of colloidal particle deposit patterns within picoliter droplets ejected by ink-jet printing / Langmuir 22(8):3506~3513 google schola Wong, T. S. / 2011 / Nanochromatography driven by the coffee ring effect / Anal. Chem 83(6):1871~1873 google schola Hernandez-Perez, R. / 2016 / Evaporation-driven bioassays in suspended droplets / Anal. Chem 88(14):7312~7317 google schola Jung, J.Y. / 2007 / Separation of microparticles and biological cells inside an evaporating droplet using dielectrophoresis / Anal. Chem 79(13):5087~5092 google schola

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