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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이태환 (경남과학기술대학교) 박진현 (경남과학기술대학교)
저널정보
한국기계기술학회 한국기계기술학회지 한국기계기술학회지 제22권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
865 - 870 (6page)

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The temperature distributions were numerically calculated for the two-dimensional transient conduction heat transfer problem of a square plate. The obtained temperature distributions were converted into colors to create images, and they were provided as learning and test data of CNN. Classification and regression networks were constructed to predict representative wall temperatures through CNN analysis. As results, the classification networks predicted the representative wall temperatures with an accuracy of 99.91% by erroneously predicting only 1 out of 1100 images. The regression networks predicted the representative wall temperatures within errors of C. From this fact, it was confirmed that the deep learning techniques are applicable to the transient conduction heat transfer problems.
#딥러닝 #컨볼루션 신경망 #전도 열전달 #온도 분포

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이태환 / 2018 / 증기표의 과열, 포화 및 압축영역의 신경회로망 모델링 / 한국기계기술학회지 20(6):872~878 dbpia Y. LeCun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324 google schola Y. Bengio / 2009 / Learning deep architectures for AI / Foundations and Trends in Machine Learning 2(1):1~127 google schola Jimmy Ba / 2014 / Adam : A Method for Stochastic Optimization / arXiv preprint arXiv:1412.6980 google schola Junhyuk Kim / 2018 / Prediction of turbulence heat transfer in channel flow using deep learning / 2018 Conference of The Korean Society of Mechanical Engineers, 18FETH01A03 :463~464 google schola

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