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Development of Artificial Neural Networks with Integrated Conditional Random Fields Capable of Predicting Non-linear Dynamics of the Flow Around Cylinders

Herzog, Sebastian und Wagner, Claus (2020) Development of Artificial Neural Networks with Integrated Conditional Random Fields Capable of Predicting Non-linear Dynamics of the Flow Around Cylinders. In: 21st STAB/DGLR Symposium on New Results in Numerical and Experimental Fluid Mechanics, 142, Seiten 71-79. Springer Nature. 21. STAB/DGLR Symposium 2018, 2018-11-06 - 2018-11-07, Darmstadt, Deutschland. doi: 10.1007/978-3-030-25253-3_7. ISBN 978-3-030-25252-6. ISSN 1612-2909.

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Offizielle URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-25253-3_7

Kurzfassung

This paper presents a new approach intended to predict flow dynamics based on observed data. The approach uses artificial neural networks extended by an adapted conditional random field. This artificial neural network is trained end-to-end and the embedded conditional random field memorizes previous events and uses this memory for flow predictions. The prediction capability of the proposed method is demonstrated for flows around cylinders which are computed with a Lattice Boltzmann method in order to train the artificial neural network.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/135609/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Zusätzliche Informationen:Print ISBN 978-3-030-25252-6 Online ISBN 978-3-030-25253-3 ISSN-electronic 1860-0824
Titel:Development of Artificial Neural Networks with Integrated Conditional Random Fields Capable of Predicting Non-linear Dynamics of the Flow Around Cylinders
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Herzog, Sebastiansebastian.herzog (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wagner, ClausClaus.Wagner (at) DLR.dehttps://orcid.org/0000-0003-2273-0568NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2020
Erschienen in:21st STAB/DGLR Symposium on New Results in Numerical and Experimental Fluid Mechanics
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Band:142
DOI:10.1007/978-3-030-25253-3_7
Seitenbereich:Seiten 71-79
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Dillmann, AndreasAndreas.Dillmann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Heller, GerdAirbusNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Krämer, EwaldInstitut für Aerodynamik und Gasdynamik Universität StuttgartNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wagner, ClausClaus.Wagner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2273-0568NICHT SPEZIFIZIERT
Tropea, CameronFachgebiet Strömungslehre und Aerodynamik, TU DarmstadtNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jarkilic, SuadTU DarmstadtNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Springer Nature
Name der Reihe:Notes on Numerical Fluid Mechanics and Multidisciplinary Design
ISSN:1612-2909
ISBN:978-3-030-25252-6
Status:veröffentlicht
Stichwörter:System modeling, Machine learning, ANNs
Veranstaltungstitel:21. STAB/DGLR Symposium 2018
Veranstaltungsort:Darmstadt, Deutschland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:6 November 2018
Veranstaltungsende:7 November 2018
Veranstalter :STAB/DGLR
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Schienenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V SC Schienenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - NGT BIT (alt)
Standort: Göttingen
Institute & Einrichtungen:Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > Bodengebundene Fahrzeuge
Hinterlegt von: Wagner, Prof. Dr.-Ing. Claus
Hinterlegt am:05 Aug 2020 09:22
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:38

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