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From Soft to Hard Turbulence: Architectural and Optimization Requirements of PINNs for Temperature Field Reconstruction in Rayleigh-Bénard Convection

Volk, Marie-Christine und Mommert, Michael und Bauer, Christian und Sergent, Anne und Lucor, Didier und Wagner, Claus (2026) From Soft to Hard Turbulence: Architectural and Optimization Requirements of PINNs for Temperature Field Reconstruction in Rayleigh-Bénard Convection. In: 3rd ERCOFTAC Workshop on Machine Learning for Fluid Dynamics. 3rd ERCOFTAC Workshop on Machine Learning for Fluid Dynamics, 2026-03-04 - 2026-03-06, Amsterdam, Netherlands.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
1MB

Offizielle URL: https://www.ercoftac.org/ercoftac_news/ml4fd2026/


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/217682/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:From Soft to Hard Turbulence: Architectural and Optimization Requirements of PINNs for Temperature Field Reconstruction in Rayleigh-Bénard Convection
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Volk, Marie-ChristineMarie-Christine.Volk (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0003-8963-2724211912001
Mommert, MichaelMichael.Mommert (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7817-3388211912002
Bauer, ChristianChristian.Bauer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1838-6194NICHT SPEZIFIZIERT
Sergent, AnneLISN-CNRS, Sorbonne UniversitéNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lucor, DidierLISN-CNRSNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wagner, ClausClaus.Wagner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2273-0568NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:März 2026
Erschienen in:3rd ERCOFTAC Workshop on Machine Learning for Fluid Dynamics
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
NICHT SPEZIFIZIERTERCOFTACNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Physics-informed machine learning, Rayleigh-Bénard convection
Veranstaltungstitel:3rd ERCOFTAC Workshop on Machine Learning for Fluid Dynamics
Veranstaltungsort:Amsterdam, Netherlands
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:4 März 2026
Veranstaltungsende:6 März 2026
Veranstalter :ERCOFTAC
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: Volk, Marie-Christine
Hinterlegt am:16 Apr 2026 15:48
Letzte Änderung:16 Apr 2026 15:48

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