Data-driven identification of nonlinear flame models

Ghani, Abdulla und Boxx, Isaac und Noren, Carrie (2020) Data-driven identification of nonlinear flame models. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 142, Seite 121015. American Society of Mechanical Engineers (ASME). doi: 10.1115/1.4049071. ISSN 0742-4795.

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Offizielle URL: https://doi.org/10.1115/1.4049071

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/148793/

Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Data-driven identification of nonlinear flame models

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Ghani, Abdulla	Thermo-Fluid Dynamics Group, Department of Mechanical Engineering. Technical University of Munich, Germany	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Boxx, Isaac	NICHT SPEZIFIZIERT	https://orcid.org/0000-0003-1916-6206	NICHT SPEZIFIZIERT
Noren, Carrie	DLR / Air Force Research Laboratory, Kirtland Air Force Base, Albuquerque, USA	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

9 November 2020

Erschienen in:

Journal of Engineering for Gas Turbines and Power

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Band:

142

DOI:

10.1115/1.4049071

Seitenbereich:

Seite 121015

Verlag:

American Society of Mechanical Engineers (ASME)

ISSN:

0742-4795

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

nonlinear flame models, kHz, laser diagnostics

HGF - Forschungsbereich:

Energie

HGF - Programm:

Energieeffizienz, Materialien und Ressourcen

HGF - Programmthema:

Effiziente und flexible Kraftwerksanlagen

DLR - Schwerpunkt:

Energie

DLR - Forschungsgebiet:

E VS - Verbrennungssysteme

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

E - Verbrennungs- und Kraftwerkssysteme (alt), E - Zuverlässigkeit (alt)

Standort:

Stuttgart

Institute & Einrichtungen:

Institut für Verbrennungstechnik > Verbrennungsdiagnostik

Hinterlegt von:

Geigle, Dr. Klaus Peter

Hinterlegt am:

16 Feb 2022 10:18

Letzte Änderung:

05 Dez 2023 07:11

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