Physics-informed Graph Neural Networks for Fluid Dynamics

Kilambi, Shanthalakshmi (2024) Physics-informed Graph Neural Networks for Fluid Dynamics. Masterarbeit, TU Braunschweig.

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9MB

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/209679/

Dokumentart:

Hochschulschrift (Masterarbeit)

Titel:

Physics-informed Graph Neural Networks for Fluid Dynamics

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Kilambi, Shanthalakshmi	tilo.rischmann (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

2024

Open Access:

Nein

Status:

nicht veröffentlicht

Stichwörter:

Physics-Informed Neural Networks, Physics-Informed Graph Neural Networks, Burgers equation, Navier-Stokes equations, Multi-Layer Perceptron, Graph Neural Networks, CFD, aerodynamics

Institution:

TU Braunschweig

Abteilung:

Institut für Partielle Differentialgleichungen

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:

Görtz, Stefan

Hinterlegt am:

06 Dez 2024 10:45

Letzte Änderung:

06 Dez 2024 10:45

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