A multi-fidelity framework for developing digital twins of combustion systems from heterogeneous data: Application to ammonia combustion

Référence Proceedings of the Combustion Institute, 40, 1-4, 105608
Publication Publié, 2024-01-01

Article révisé par les pairs

Incremental sampling methods for multi-fidelity surrogate modeling: Application on a furnace operating in MILD combustion conditions
par Özden, Aysu , Procacci, Alberto , Galassi, Riccardo Malpica , Contino, Francesco , Parente, Alessandro
Publication 2024-06-01
A sparse sensing and Chemical Reactor Network based framework for the development of physics-based digital twins of combustion devices
par Savarese, Matteo , Procacci, Alberto , Iavarone, Salvatore , Giuntini, Lorenzo , De Paepe, Ward , Parente, Alessandro
Publication 2024-01-01
Effect of parametric uncertainty in numerical simulations of a hydrogen-fueled flameless combustion furnace using dimensionality reduction and non-linear regression
par Amaduzzi, Ruggero , Procacci, Alberto , Piscopo, Alessandro , Galassi, Riccardo Malpica , Parente, Alessandro
Publication 2024-01-01
Computed tomography of chemiluminescence using a data-driven sparse sensing framework
par Procacci, Alberto , Amaduzzi, Ruggero , Coussement, Axel , Parente, Alessandro
Publication 2024-10-01
Computed tomography of chemiluminescence using a data-driven sparse sensing framework
par Procacci, Alberto , Amaduzzi, Ruggero , Coussement, Axel , Parente, Alessandro
Publication 2024-10

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