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Local anomaly detection in hybrid rocket combustion tests

Rüttgers, Alexander und Petrarolo, Anna (2021) Local anomaly detection in hybrid rocket combustion tests. Experiments in Fluids. Springer Nature. doi: 10.1007/s00348-021-03236-1. ISSN 0723-4864.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
6MB

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/142736/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Local anomaly detection in hybrid rocket combustion tests
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Rüttgers, AlexanderAlexander.Ruettgers (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6347-9272NICHT SPEZIFIZIERT
Petrarolo, AnnaAnna.Petrarolo (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2291-2874NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:12 Juni 2021
Erschienen in:Experiments in Fluids
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1007/s00348-021-03236-1
Verlag:Springer Nature
ISSN:0723-4864
Status:veröffentlicht
Stichwörter:hybrid rocket, combustion, anomaly detection, machine learning, data mining
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Projekt Big-Data-Plattform [SY]
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Simulations- und Softwaretechnik > High Performance Computing
Institut für Simulations- und Softwaretechnik
Institut für Raumfahrtantriebe > Satelliten- und Orbitalantriebe
Institut für Raumfahrtantriebe
Institut für Softwaretechnologie
Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing
Hinterlegt von: Rüttgers, Dr. Alexander
Hinterlegt am:21 Jun 2021 08:40
Letzte Änderung:12 Mai 2023 13:06

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