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Accurate regression rate determination of hybrid rocket fuels using convolutional neural networks

Assenmacher, Oliver und Rüttgers, Alexander und Petrarolo, Anna (2022) Accurate regression rate determination of hybrid rocket fuels using convolutional neural networks. WAW Machine Learning, 2022-11-07 - 2022-11-09, Jena, Deutschland.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/191773/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Accurate regression rate determination of hybrid rocket fuels using convolutional neural networks
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Assenmacher, Oliveroliver.assenmacher (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4614-4715NICHT SPEZIFIZIERT
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:November 2022
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:machine learning, hybrid rocket fuels, convolutional neural networks, data augmentation, high-performance computing, semantic segmentation
Veranstaltungstitel:WAW Machine Learning
Veranstaltungsort:Jena, Deutschland
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:7 November 2022
Veranstaltungsende:9 November 2022
Veranstalter :DLR Institut für Datenwissenschaften
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 - Aufgaben SISTEC
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing
Institut für Raumfahrtantriebe > Satelliten- und Orbitalantriebe
Institut für Softwaretechnologie
Hinterlegt von: Assenmacher, Oliver
Hinterlegt am:21 Dez 2022 10:42
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:53

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