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.
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- Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
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elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/142736/ | ||||||||||||
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Dokumentart: | Zeitschriftenbeitrag | ||||||||||||
Titel: | Local anomaly detection in hybrid rocket combustion tests | ||||||||||||
Autoren: |
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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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