Data-driven models and digital twins for sustainable combustion technologies

;Swaminathan, Nedunchezhian
Référence iScience, 27, 4, 109349
Publication Publié, 2024-04

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
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
Physics informed neural networks to solve radiative transfer equation in absorbing-scattering media
par Biswal, Pratibha , Avdijaj, Jetnis , Parente, Alessandro , Coussement, Axel
Publication 2025-10-01
A review of ABL modelling in RANS simulations: Inlet conditions and turbulence models
par Bombardi, Emanuele , Gambale, Alessandro , Parente, Alessandro
Publication 2025-09
Constrained reduced-order modeling of reacting flows using bounded Gaussian process likelihoods: application to a furnace operating under MILD conditions
par Hafeez, Muhammad Azam , Procacci, Alberto , Coussement, Axel , Parente, Alessandro
Publication 2025-10-01

Référencement	Visibilité	Pérennité	Facilité
Les publications encodées constituent la bibliographie académique de l'Université.	Les documents déposés sont indexés par les moteurs de recherche (Google Scholar,…).	Les documents déposés en open-access sont archivés au sein du réseau de préservation SAFE-PLN (www.safepln.org).	Les listes de publications sont compatibles avec le CV-ULB, le FNRS et accessibles sur le web.