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적대적 생성 신경망 (GANs)를 이용한 음향메타물질의 역설계
대표 URL https://doi.org/10.1121/10.0003501
작성자 관리자 게시일 2021.04.23 조회수 31

원문  : Generative adversarial networks for the design of acousticmetamaterials

(https://doi.org/10.1121/10.0003501)

 

 

독일 Technical University of Munich 연구진은 음향메타물질을 GAN을 통해 역설계하여 최적의 성능을 보였다. 기존 전자기 메타물질 역설계와 비슷하게, unit cell을 이진 이미지화 하여 데이터셋을 생성하였고, 그에 상응하는 2~10 kHz의 81포인트 (step = 0.1kHz )의 transmission loss 를 쌍으로하여 학습을 진행하였다. (FEM, COMSOL로 계산하였다.) 신경망 구조는 conditional GANs 이며, 데이터셋은 2,800 개로 이루어져 있다. 연구진은 학습된 모델의 성능을 상대오차와 cosine similarity 의 기준으로 분석한 결과를 보였다. 학습된 모델에서 예측된 결과는 resonance frequency에서의 transmission loss 를 fitting 하였으며, side lobe또한 예측하였다.

 

담당 : 정이교 (leekyoj@kimm.re.kr, 내선전화 : 7823)

 

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