Application of machine learning for filtered density function closure in MILD combustion

;Swaminathan, Nedunchezhian
Référence Combustion and flame, 225, page (160-179)
Publication Publié, 2021-03-01

Article révisé par les pairs

Data-driven models and digital twins for sustainable combustion technologies
par Parente, Alessandro , Swaminathan, Nedunchezhian
Publication 2024-04
A data-driven, physics-informed framework for sub-grid combustion closure using artificial neural network.
par Iavarone, Salvatore , Pequin, Arthur , Swaminathan, Nedunchezhian , Parente, Alessandro
Publication 2023-01
On the Use of Machine Learning for Subgrid Scale Filtered Density Function Modelling in Large Eddy Simulations of Combustion Systems
par Iavarone, Salvatore , Yang, Hanying , Li, Zhiyi , Chen, Zhi X. , Swaminathan, Nedunchezhian , Swaminathan, Nedunchezhian , Parente, Alessandro
Publication Springer International Publishing, 2023-01
Towards a generalised artificial neural network for sub-grid filtered density function closure in turbulent combustion
par Yang, Hanying , Kobayashi, Tota , Iavarone, Salvatore , Massey, James C , Chen, Zhi X. , Minamoto, Yuki , Swaminathan, Nedunchezhian
Publication 2023-06-01
Machine Learning and Its Application to Reacting Flows:ML and Combustion
par Swaminathan, Nedunchezhian , Parente, Alessandro
Publication 2023-01-01

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