Toward the Detection of Flow Separation for Operating Airfoils Using Machine Learning

Stahl, Kathrin und Le Floch, Arnaud und Pester, Britta und Ebert, Paul und Suryadi, Alexandre und Hu, Nan und Herr, Michaela (2025) Toward the Detection of Flow Separation for Operating Airfoils Using Machine Learning. International Journal of Turbomachinery, Propulsion and Power, 10 (4). Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/ijtpp10040041. ISSN 2504-186X.

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3MB

Offizielle URL: https://doi.org/10.3390/ijtpp10040041

elib-URL des Eintrags:

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Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Toward the Detection of Flow Separation for Operating Airfoils Using Machine Learning

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Stahl, Kathrin	kathrin.stahl (at) dlr.de	https://orcid.org/0009-0008-2389-1797	198203796
Le Floch, Arnaud	arnaud.lefloch (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-4466-1981	198203798
Pester, Britta	britta.pester (at) dlr.de	https://orcid.org/0009-0002-4060-0433	198203799
Ebert, Paul	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Suryadi, Alexandre	Alexandre.Suryadi (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-5129-5510	NICHT SPEZIFIZIERT
Hu, Nan	Nan.Hu (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Herr, Michaela	Michaela.Herr (at) dlr.de	https://orcid.org/0009-0000-7275-7078	198203801

Datum:

3 November 2025

Erschienen in:

International Journal of Turbomachinery, Propulsion and Power

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Band:

DOI:

10.3390/ijtpp10040041

Verlag:

Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)

ISSN:

2504-186X

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

aeroacoustic; aerodynamic; flow separation detection; turbulent flow; machine learning; data-driven approach; airfoil; trailing-edge noise; high Reynolds number

HGF - Forschungsbereich:

Energie

HGF - Programm:

Materialien und Technologien für die Energiewende

HGF - Programmthema:

Photovoltaik und Windenergie

DLR - Schwerpunkt:

Energie

DLR - Forschungsgebiet:

E SW - Solar- und Windenergie

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

E - Windenergie

Standort:

Braunschweig , Dresden

Institute & Einrichtungen:

Institut für Softwaremethoden zur Produkt-Virtualisierung > Softwaremethoden
Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > Windenergie

Hinterlegt von:

Pester, Britta

Hinterlegt am:

28 Nov 2025 10:26

Letzte Änderung:

28 Nov 2025 10:26

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