본 연구에서는 음향 공명 분석을 위한 물리 기반 신경망 프레임워크 ResoNet을 제안하였다. ResoNet은 파동 방정식의 주기성 해를 최소화하는 손실 함수를 도입하여 신경망의 함수 근사 능력을 효과적으로 활용하면서 공명 분석을 수행한다. 또한 역문제 분석에도 쉽게 적용할 수 있다.
1차원 음향 튜브의 공명 분석을 통해 제안 방법의 유효성을 검증하였다. 정방향 분석에서는 유한차분법과의 비교를 통해 PINN의 공명 문제 적용 가능성을 평가하였다. 역문제 분석에서는 파동 방정식의 에너지 손실 항 식별 및 음향 튜브 설계 최적화를 수행하였으며, 높은 정확도를 보였다.
toiselle kielelle
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Tärkeimmät oivallukset
by Kazuya Yokot... klo arxiv.org 04-17-2024
https://arxiv.org/pdf/2310.11804.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä