Quantifying Parametric Uncertainty in Turbulence Model for the Numerical Simulation of Atmospheric Boundary Layer Flows Using Dimensionality Reduction and Bayesian Regression

Référence Journal of wind engineering and industrial aerodynamics, 272, page (106397)
Publication Publié, 2026-02-26

Article révisé par les pairs

A clustering-based domain decomposition framework for reduced-order modeling: Application to atmospheric boundary layer flows
par Li, Haoyan , Procacci, Alberto , Raghunathan Srikumar, Sampath Kumar , Mosca, Gabriele M.G. , Gambale, Alessandro , Parente, Alessandro
Publication 2025-09-01
Application of a comprehensive atmospheric boundary layer model to a realistic urban-scale wind simulation
par Raghunathan Srikumar, Sampath Kumar , Cotteleer, Léo , Mosca, Gabriele M.G. , Gambale, Alessandro , Parente, Alessandro
Publication 2024-04-01
Enhancing cell agglomeration with dynamic clustering and dimensionality reduction
par Yalçinkaya, Ya?iz , Amaduzzi, Ruggero , Cuoci, A. , Parente, Alessandro
Publication 2026-02-23
A review of ABL modelling in RANS simulations: Inlet conditions and turbulence models
par Bombardi, Emanuele , Gambale, Alessandro , Parente, Alessandro
Publication 2025-09
An extended SST k−ω framework for the RANS simulation of the neutral Atmospheric Boundary Layer
par Bellegoni, Marco , Cotteleer, Léo , Raghunathan Srikumar, Sampath Kumar , Mosca, Gabriele M.G. , Gambale, Alessandro , Tognotti, Leonardo , Galletti, Chiara , Parente, Alessandro
Publication 2023-02-01

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