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Machine Learning for Enhancing and Complementing CFD Simulations: Potentials and Limitations for Industrial Applications

Bekemeyer, Philipp und Görtz, Stefan und Krumbein, Andreas und Grabe, Cornelia (2023) Machine Learning for Enhancing and Complementing CFD Simulations: Potentials and Limitations for Industrial Applications. 22nd Computational Fluids Conference 2023, 2023-04-25 - 2023-04-28, Cannes, Frankreich.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
5MB

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/199907/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Machine Learning for Enhancing and Complementing CFD Simulations: Potentials and Limitations for Industrial Applications
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Bekemeyer, PhilippPhilipp.Bekemeyer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Görtz, StefanStefan.Goertz (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Krumbein, AndreasAndreas.Krumbein (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2772-7328147699536
Grabe, Corneliacornelia.grabe (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:27 April 2023
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:ML, CFD, Aerodynamics, Deep Learning
Veranstaltungstitel:22nd Computational Fluids Conference 2023
Veranstaltungsort:Cannes, Frankreich
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:25 April 2023
Veranstaltungsende:28 April 2023
Veranstalter :IACM
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L EV - Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Digitale Technologien
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > CASE, BS
Hinterlegt von: Bekemeyer, Philipp
Hinterlegt am:29 Nov 2023 10:45
Letzte Änderung:28 Mai 2024 07:48

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