physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

Stochastic Latent Transformer: Efficient Modelling of Stochastically Forced Zonal Jets

要約 確率的偏微分方程式 (SPDE) の効率的な低次数モデリングのための確率的 … 続きを読む

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Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for Machine Learning and Process-based Hydrology

要約 正確な水文理解と水循環予測は、特に人為的気候変動の動的な影響下での水資源の … 続きを読む

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Uncovering wall-shear stress dynamics from neural-network enhanced fluid flow measurements

要約 物体を通過または内部を移動する乱流流体による摩擦抵抗は、輸送、公共事業イン … 続きを読む

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Population-based wind farm monitoring based on a spatial autoregressive approach

要約 風力発電所運営者が直面する重要な課題は、運用とメンテナンスのコストを削減す … 続きを読む

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Parametric roll oscillations of a hydrodynamic Chaplygin sleigh

要約 生体模倣水中ロボットは、前方に推進するために横方向の周期振動運動を使用しま … 続きを読む

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C(NN)FD — deep learning predictions of tip clearance variations on multi-stage axial compressors aerodynamic performance

要約 CFD (数値流体力学) などの物理シミュレーションへの深層学習手法の適用 … 続きを読む

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Turbulence in Focus: Benchmarking Scaling Behavior of 3D Volumetric Super-Resolution with BLASTNet 2.0 Data

要約 圧縮性乱流の解析は、推進、エネルギー生成、環境に関連するアプリケーションに … 続きを読む

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Controlled density transport using Perron Frobenius generators

要約 作動を伴う動的システムを介して、初期状態分布から所望の最終状態分布まで状態 … 続きを読む

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Physics-informed State-space Neural Networks for Transport Phenomena

要約 この研究では、自律システム、特に化学プラント、生物医学プラント、発電プラン … 続きを読む

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Investigation of Compressor Cascade Flow Using Physics- Informed Neural Networks with Adaptive Learning Strategy

要約 この研究では、新しい物理情報ニューラル ネットワーク (PINN) アプロ … 続きを読む

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