A model hierarchy for predicting the flow in stirred tanks with physics-informed neural networks

This paper explores the potential of Physics-Informed Neural Networks (PINNs) to serve as Reduced Order Models (ROMs) for simulating the flow field within stirred tank reactors (STRs). We solve the two-dimensional stationary Navier-Stokes equations within a geometrically intricate domain and explore...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Advances in Computational Science and Engineering Ročník 2; číslo 2; s. 91 - 129
Hlavní autoři:	Trávníková, Veronika, Wolff, Daniel, Dirkes, Nico, Elgeti, Stefanie, von Lieres, Eric, Behr, Marek
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	01.06.2024
Témata:	stirred tank reactors domain decomposition Physics-informed neural networks reduced order modeling Navier-Stokes equations
ISSN:	2837-1739, 2837-1739
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!