elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

Temperature assimilation for convective flows by means of convolutional neural networks

Mommert, Michael und Bauer, Christian und Wagner, Claus (2024) Temperature assimilation for convective flows by means of convolutional neural networks. In: Progress in Turbulence X 2024 Springer Proceedings in Physics, 404. Springer Cham. Seiten 319-325. doi: 10.1007/978-3-031-55924-2_43. ISBN 978-3-031-55924-2. ISSN 0930-8989.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
901kB

Offizielle URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-55924-2_43

Kurzfassung

A convolutional encoder-decoder network trained on instantaneous velocity fields is used to assimilate corresponding temperature fields of convective flows. In particular, synthetic data of Rayleigh-Bénard convection in a cubic sample at Ra=10^8, Pr=0.7 and Ra=10^10, Pr=6.9 is studied and the shape and size of the windowed input and output of the network are varied to determine a favorable domain. Additionally, the amount of training data is also varied to determine it’s extrapolation potential. This approach proves to predict the temperature fields well for all parameter variations considered. Particularly good correlations between the predictions and the ground truth are achieved for horizontal planar domains and large amounts of training data.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/196624/
Dokumentart:Beitrag im Sammelband
Zusätzliche Informationen:Print ISBN 978-3-031-55923-5 Online ISBN 978-3-031-55924-2
Titel:Temperature assimilation for convective flows by means of convolutional neural networks
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Mommert, MichaelMichael.Mommert (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7817-3388141158103
Bauer, ChristianChristian.Bauer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1838-6194NICHT SPEZIFIZIERT
Wagner, ClausClaus.Wagner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2273-0568NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:6 August 2024
Erschienen in:Progress in Turbulence X 2024
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Band:404
DOI:10.1007/978-3-031-55924-2_43
Seitenbereich:Seiten 319-325
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Örlü, R.KTH, Stockholm, SchwedenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Talamelli, AlessandroUniv. BolognaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Peinke, JoachimCarl-Ossietzky Universität OldenburgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Oberlack, MartinTU DarmstadtNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Springer Cham
Name der Reihe:Springer Proceedings in Physics
ISSN:0930-8989
ISBN:978-3-031-55924-2
Status:veröffentlicht
Stichwörter:convection, assimilation, convolutional neural networks
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Schienenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V SC Schienenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - RoSto - Rolling Stock
Standort: Göttingen
Institute & Einrichtungen:Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > Bodengebundene Fahrzeuge
Hinterlegt von: Mommert, Michael
Hinterlegt am:05 Nov 2024 13:53
Letzte Änderung:06 Nov 2024 12:14

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.