Development of surrogate model using CFD and deep neural networks to optimize gas detector layout

저자

Kyeongwoo Jeon, Seeyub Yang, Dongju Kang, Jonggeol Na, 이원보 (Won Bo Lee)

연구주제

Model Reduction and Neural Networks · Advanced Multi-Objective Optimization Algorithms · Risk and Safety Analysis

NTIS 과학기술표준분류

가장 가까운 분류(건설/교통 > 시설물 설계/해석기술 > 건축)가 화학·화공 범위 밖이다. 배정 근거: AI 키워드가 잡은 NTIS 과제의 분류.

AI 연구 키워드·방법

gas detector placement gas leak detection 대리 모델

전산유체역학(CFD) 심층 신경망(DNN)

키워드 (OpenAlex)

gas leak detection sensor placement optimization surrogate models deep neural network computational fluid dynamics femtosecond laser-assisted cataract surgery chemical plants mixed-integer linear programming

초록

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

NTIS 성과DB(2020–24)에서 DOI 매칭 없음