Physics-informed neural networks for learning fluid flows with symmetry

저자

Younghyeon Kim, Hyungyeol Kwak, 남재욱 (Jaewook Nam)

연구주제

Model Reduction and Neural Networks · Rheology and Fluid Dynamics Studies

NTIS 과학기술표준분류

화공 > 화학공정 > 공정설비기술

배정 근거: 논문을 지원한 과제의 분류(정책 연계 맵과 같은 방법).

AI 연구 키워드·방법

채널 유동 flow symmetry 멱법칙 유체

물리정보 신경망(PINN)

키워드 (OpenAlex)

physics-informed neural networks fluid flow symmetry constraints power-law fluids Poiseuille flow parallel channel flow velocity profiles inverse problems

초록

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

연도	과제	부처	사업	수행기관	NTIS 분류(1순위)
2023	코팅기반 화학공정 연구센터	과학기술정보통신부	집단연구지원	서울대학	화공 > 화학공정 > 기초유기소재 공정기술
2023	화공분야연구인력양성사업단	교육부	4단계두뇌한국21사업	서울대학	–
2023	에너지/환경 소재 공정조합설계 연구단	과학기술정보통신부	나노소재기술개발	서울대학	화공 > 화학공정 > 공정설비기술
2022	기능성 필름 제작을 위한 연속형 블레이드 코팅 공정 연구	과학기술정보통신부	개인기초연구(과기정통부)	서울대학	화공 > 화학공정 > 공정설비기술