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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:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ghani, AbdullaThermo-Fluid Dynamics Group, Department of Mechanical Engineering. Technical University of Munich, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Boxx, IsaacNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0003-1916-6206NICHT SPEZIFIZIERT
Noren, CarrieDLR / Air Force Research Laboratory, Kirtland Air Force Base, Albuquerque, USANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:9 November 2020
Erschienen in:Journal of Engineering for Gas Turbines and Power
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
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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