A data-driven, physics-informed framework for sub-grid combustion closure using artificial neural network.

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Référence 12th Mediterranean Combustion Symposium (23-26 January 2023: Luxor, Egypt)
Publication Non publié, 2023-01

Communication à un colloque

Titre:	A data-driven, physics-informed framework for sub-grid combustion closure using artificial neural network.
Auteur:	Iavarone, Salvatore; Pequin, Arthur; Swaminathan, Nedunchezhian; Parente, Alessandro
Informations sur la publication:	12th Mediterranean Combustion Symposium (23-26 January 2023: Luxor, Egypt)
Statut de publication:	Non publié, 2023-01
Sujet CREF:	Sciences de l'ingénieur
Langue:	Anglais

Data-driven models and digital twins for sustainable combustion technologies
par Parente, Alessandro , Swaminathan, Nedunchezhian
Publication 2024-04
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
Supervised clustering for optimal chemical time scales in the partially stirred reactor model
par Pequin, Arthur , Iavarone, Salvatore , Malpica Galassi, Riccardo , Parente, Alessandro
Publication 2023-01
Supervised Clustering for Optimal Sub-model Selection in Reactor-Based Models
par Pequin, Arthur , Iavarone, Salvatore , Malpica Galassi, Riccardo , Parente, Alessandro
Publication 2023-07
Machine Learning and Its Application to Reacting Flows:ML and Combustion
par Swaminathan, Nedunchezhian , Parente, Alessandro
Publication 2023-01-01

Référencement	Visibilité	Pérennité	Facilité
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