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Görtz, Stefan (2019) Selbstlernende aerodynamische Modelle. Künstliche Intelligenz in der Luft- und Raumfahrt, 2019-10-09, Garching, Germany. (nicht veröffentlicht)
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/131355/ | ||||||||
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| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||
| Titel: | Selbstlernende aerodynamische Modelle | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 9 Oktober 2019 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
| Status: | nicht veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | machine learning, artificial intelligence, CFD, aerodynamics, regression, clustering, dimensionality reduction, data fusion | ||||||||
| Veranstaltungstitel: | Künstliche Intelligenz in der Luft- und Raumfahrt | ||||||||
| Veranstaltungsort: | Garching, Germany | ||||||||
| Veranstaltungsart: | Workshop | ||||||||
| Veranstaltungsdatum: | 9 Oktober 2019 | ||||||||
| Veranstalter : | DGLR, Fachausschuss Q3.4 Softwareengineering | ||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
| HGF - Programm: | Luftfahrt | ||||||||
| HGF - Programmthema: | Flugzeuge | ||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Luftfahrt | ||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | L AR - Aircraft Research | ||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | L - Simulation und Validierung (alt), L - VicToria (alt) | ||||||||
| Standort: | Braunschweig | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > CASE, BS | ||||||||
| Hinterlegt von: | Görtz, Stefan | ||||||||
| Hinterlegt am: | 07 Jan 2020 10:42 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 24 Apr 2024 20:34 |
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