Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Ströfer, Carlos A. Michelén"'
Autor:
Devin, Michael C., Gaebele, Daniel T., Ströfer, Carlos A. Michelén, Grasberger, Jeff T., Lee, Jantzen, Coe, Ryan G., Bacelli, Giorgio
Publikováno v:
In Ocean Engineering 15 November 2024 312 Part 2
Training data-driven turbulence models with high fidelity Reynolds stress can be impractical and recently such models have been trained with velocity and pressure measurements. For gradient-based optimization, such as training deep learning models, t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2104.07811
The emerging push of the differentiable programming paradigm in scientific computing is conducive to training deep learning turbulence models using indirect observations. This paper demonstrates the viability of this approach and presents an end-to-e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2104.04821
In many areas of science and engineering, it is a common task to infer physical fields from sparse observations. This paper presents the DAFI code intended as a flexible framework for two broad classes of such inverse problems: data assimilation and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.02651
Inverse problems in computational mechanics consist of inferring physical fields that are latent in the model describing some observable fields. For instance, an inverse problem of interest is inferring the Reynolds stress field in the Navier--Stokes
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1911.06683
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Coe, Ryan G., Devin, Michael C., Ströfer, Carlos A. Michelén, Lee, Jantzen, Bacelli, Giorgio, Keow, Alicia, Gaebele, Daniel T., Grasberger, Jeff, Spencer, Steven J., Spinneken, Johannes, Neary, Vincent S., Meuris, Brek
Publikováno v:
IFAC-PapersOnLine; January 2024, Vol. 58 Issue: 20 p446-451, 6p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.