차수 축소 모델링 활용 방안
대규모의 고충실도 비선형 모델의 경우 시뮬레이션에 많은 시간이 요구됩니다. 시스템 분석을 위해 다양한 조건에 따른 시뮬레이션 데이터를 얻는 것이 큰 부담이 될 수 있으며, Hardware-in-the-Loop (HIL)과 같은 실시간 테스트 역시 어려운 경우가 많습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 축소된 차수의 모델(Reduced Order Model)을 사용하여 시뮬레이션 속도를 향상시킬 수 있습니다.
본 영상에서는 인공지능을 활용하여 고충실도 모델을 차수 축소 모델로 변환하는 방법에 대해 소개합니다. 구체적으로 최근 출시된 차수 축소 모델링을 위한 앱을 활용하여 모델링하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.
▶ 차수 축소 모델링: https://bit.ly/4d3ByGP
▶ Reduced Order Modeling Support Package: https://bit.ly/3W4UEpj
▶ MATLAB EXPO 2024 Korea 발표자료와 영상 다시보기 https://bit.ly/46M6RnR
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