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Data-driven investigation of limit-cycle-oscillations by means of causal inference

Grimm, Stefan und Hochsprung, Tom und Gerhardus, Andreas (2025) Data-driven investigation of limit-cycle-oscillations by means of causal inference. WAW Machine Learning 11, 2025-10-28 - 2025-10-30, Oberpfaffenhofen.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/225699/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Data-driven investigation of limit-cycle-oscillations by means of causal inference
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Grimm, Stefanstefan.grimm (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hochsprung, Tomtom.hochsprung (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gerhardus, AndreasAndreas.Gerhardus (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:29 Oktober 2025
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Causal Inference, Limit Cycle Oscillations, Flutter, Aeroelastics, Equation Learning, Wings
Veranstaltungstitel:WAW Machine Learning 11
Veranstaltungsort:Oberpfaffenhofen
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:28 Oktober 2025
Veranstaltungsende:30 Oktober 2025
Veranstalter :DLR Institut für Methodik der Fernerkundung, DLR Institut für Robotik und Mechatronik, DLR Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme
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 - Flugzeugtechnologien und Integration
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften
Hinterlegt von: Grimm, Stefan
Hinterlegt am:21 Aug 2026 15:15
Letzte Änderung:21 Aug 2026 15:15

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