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

;Swaminathan, Nedunchezhian
Référence Combustion and flame, 225, page (160-179)
Publication Publié, 2020-11-11

Article révisé par les pairs

Study of MILD combustion using LES and advanced analysis tools
par Li, Zhiyi , Tomasch, Stefanie , Chen, Zhi Z.X. , Parente, Alessandro , Ertesvåg, Ivar Ståle , Swaminathan, Nedunchezhian
Publication 2020-09-20
Feature extraction and artificial neural networks for the on-the-fly classification of high-dimensional thermochemical spaces in adaptive-chemistry simulations
par D'Alessio, Giuseppe , Cuoci, Alberto , Parente, Alessandro
Publication 2021-04
An a priori assessment of the Partially Stirred Reactor (PaSR) model for MILD combustion
par Iavarone, Salvatore , Pequin, Arthur , Chen, Zhi X. , Doan, Nguyen Anh Khoa , Swaminathan, Nedunchezhian , Parente, Alessandro
Publication 2020-09
Data-driven models for reacting flows simulations: reduced-order modelling, chemistry acceleration and analysis of high-fidelity data
par D'Alessio, Giuseppe
Publication Ecole polytechnique de Bruxelles – Electromécanicien, Bruxelles, Politecnico di Milano, CRECK Modelling Lab, Department of Chemistry, Materials and Chemical Engineering - PhD in Industrial Chemistry and Chemical Engineering, 2021-07-27
NOx Formation in MILD Combustion: Potential and Limitations of Existing Approaches in CFD
par Iavarone, Salvatore , Parente, Alessandro
Publication 2020-03-20

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