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

Progress variable source term closure with a partially stirred approach for multi-regime combustion
par Pequin, Arthur , Iavarone, Salvatore , Massey, James C , Yang, Hanying , Parente, Alessandro , Swaminathan, Nedunchezhian
Publication 2025-04-08
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
Large eddy simulation of multi-regime turbulent combustion with modal partially stirred reactor models
par Pequin, Arthur , Quadarella, Erica , Massey, James C , Malpica Galassi, Riccardo , Iavarone, Salvatore , Im, Hong H.G. , Parente, Alessandro , Swaminathan, Nedunchezhian
Publication 2025-04-08
Optimizing progress variables for ammonia/hydrogen combustion using encoding–decoding networks
par Zdybał, Kamila , Sutherland, James J.C. , Parente, Alessandro
Publication 2025-06

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