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Deep Learning for Aerodynamics: An Overview of Neural Network based Surrogate Modeling Capabilities of DLR SMARTy

mateus, dias ribeiro und Wassing, Simon und Hines Chaves, Derrick Armando und Bekemeyer, Philipp (2024) Deep Learning for Aerodynamics: An Overview of Neural Network based Surrogate Modeling Capabilities of DLR SMARTy. Machine Learning For Fluid Dynamics, Workshop, ERCOFTAC, 2024-03-06 - 2024-03-08, Paris, Frankreich.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/210885/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Deep Learning for Aerodynamics: An Overview of Neural Network based Surrogate Modeling Capabilities of DLR SMARTy
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
mateus, dias ribeiroDLRNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wassing, SimonSimon.Wassing (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hines Chaves, Derrick ArmandoDerrick.HinesChaves (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bekemeyer, PhilippPhilipp.Bekemeyer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2024
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Deep Learning, Neural Network, Surrogate Modeling, SMARTy
Veranstaltungstitel:Machine Learning For Fluid Dynamics, Workshop, ERCOFTAC
Veranstaltungsort:Paris, Frankreich
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:6 März 2024
Veranstaltungsende:8 März 2024
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: Kiener, Anna
Hinterlegt am:18 Dez 2024 10:46
Letzte Änderung:18 Dez 2024 10:46

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