แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Optimization of deep learning model for aerofoil flow analysis

Organization : Gifu College. National Institute of Technology (KOSE)
Email : akithian59@icloud.com

Organization : Gifu College. National Institute of Technology (KOSE)
keyword: Deep learning
LCSH: Computational fluid dynamics
; Aerofoil Flow
LCSH: Fluid dynamics
Abstract: Computational fluid dynamics spends much time and computational resources to simulate the aerodynamic behaviour of complex systems, such as drug delivery problems inside human body. This study suggests a method for solving these problems by using deep learning, one kind of artificial intelligence. This study analyzed the incompressible fluid dynamics around 2D airfoils by using U-net architecture based on convolutional neural network (CNN), and estimate the pressure and velocity fields. This study used University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) airfoil database and analyzed 1404 types of airfoils as both training data and test data. Angle of attack (AOA) and inlet velocity were conditioned as calculation parameters. As a result of the deep learning, this study obtained good agreement with the result of Reynolds Averaged Navier-Stokes simulation, a mean relative pressure and velocity errors between them under 1.4 percent
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2019
Modified: 2020-08-11
Issued: 2020-08-11
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Suranaree University of Technology The School of Mechanical Engineering Institute of Engineering. The 10th TSME International Conference on Mechanical Engineering 2019 (TSME-ICoME10) (p.243-249.). Pattaya : Department of Mechanical Engineering
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 TSME-ICoME10 2019pp.243-249.pdf 881.36 KB18 2026-05-26 18:16:01
ใช้เวลา
0.036911 วินาที

Akiyoshi, Hiroya
Title Contributor Type
Optimization of deep learning model for aerofoil flow analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Akiyoshi, Hiroya;Yamamoto, Takahisa

บทความ/Article
Yamamoto, Takahisa
Title Contributor Type
Optimization of deep learning model for aerofoil flow analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Akiyoshi, Hiroya;Yamamoto, Takahisa

บทความ/Article
Fluid-structure-acoustic coupling analysis for articulation process
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Matsubara, Mei;Hasegawa, Hirotoshi;Yamamoto, Takahisa;Nomura, Etsuji

บทความ/Article
Computational fluid dynamics simulation for cases with nasopharyngeal insufficiency
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Koko, Phyozin;Kobayashi, Yoshikazu;Yamamoto, Takahisa

บทความ/Article
Computer fluid dynamics analysis for aerosol transport phenomena during exhalation through nose
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Yamamoto, Takahisa;Kobayashi, Yoshiki;Shikano, Shunpei;Takeyama, Masahiro;Asako, Mikiya;Yanada, Hideki

บทความ/Article
A study on hemodynamics changes in aorta-pulmonary artery system caused by patent ductus arteriosus
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Shikano, Shumpei;Yamamoto, Takahisa;Kahar Bin Osman;Ishkrizat Bin Taib;Mohamad Ikhwan Bin Kori;Takeyama, Masahiro

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 7,144
รวม 7,147 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 291,670 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,989 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 55 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 33 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 18 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 7 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 5 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 3 ครั้ง
รวม 293,780 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.51