Zugriff

    Zugriff prüfen

    Verfügbarkeit in meiner Bibliothek prüfen

    Bestellung bei Subito €


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Physics-Constrained Deep Learning of Incompressible Cavity Flows


    Beteiligte:
    McDevitt, Christopher (Autor:in) / Fowler, Eric (Autor:in) / Roy, Subrata (Autor:in)

    Kongress:

    AIAA SCITECH 2024 Forum



    Erscheinungsdatum :

    01.01.2024




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch



    Physics-constrained deep learning-based model for non-equilibrium flows

    Monti, Edoardo / Singh, Narendra / Sirignano, Justin et al. | AIAA | 2024


    Simulation of 3-Dimensional Incompressible Cavity Flows

    Yao, H. / Cooper, R. / Raghunathan, R. et al. | British Library Conference Proceedings | 2000


    A Parametric Study of Incompressible Axisymmetric Internal Cavity Flows

    Smith, Jeremy / Wendell, Lee / Meganathan, Abraham et al. | AIAA | 2007


    Physics-Constrained Deep Learning Parameterizations for AGCMs

    Katherine H Breen / Donifan Barahona / Anton Darmenov et al. | NTRS


    Towards an hybrid computational strategy based on Deep Learning for incompressible flows

    Ajuria Illarramendi, Ekhi / Alguacil, Antonio / Bauerheim, Michaël et al. | AIAA | 2020