Emulation of Complex Fluid Flows : Projection-Based Reduced-Order Modeling and Machine Learning

Sprache: Englisch

Verlag: De Gruyter, 2025

3111631354 / 9783111631356

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Neuware - While artificial intelligence has made significant strides in imaging and natural language processing, its utilization in engineering science remains relatively new. This book aims to introduce machine learning techniques to facilitate the emulation of complex fluid flows. The work focuses on projection-based reduced-order models (ROMs) that condense high-dimensional data into a low-dimensional subspace by leveraging principal components. Techniques like proper orthogonal decomposition (POD) and convolutional autoencoder (CAE) are utilized to configure this subspace, establishing a functional mapping between input parameters and solution fields. The applicability of POD-based ROMs for spatial and spatiotemporal problems are explored across various engineering scenarios, including flow past a cylinder, supercritical turbulent flows, and hydrogen-blended combustion. To capture intricate dynamics, common POD, kernel-smoothed POD, and common kernel-smoothed POD methods are developed in sequence. Additionally, the effectiveness of POD and CAE in capturing nonlinear features are compared. This book is designed to benefit graduate students and researchers interested in the intersection of data and engineering sciences.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783111631356

Titel
Emulation of Complex Fluid Flows : Projection-Based Reduced-Order Modeling and Machine Learning
Autor
Xingjian Wang
Verlag
De Gruyter
Erscheinungsjahr
2025
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3111631354
ISBN-13
9783111631356
Artikelgewicht
371 Gramm
Abmessungen
250x175x10 mm

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