Nonlinear mode decomposition with convolutional neural networks for fluid dynamics

We present a new nonlinear mode decomposition method to visualize decomposed flow fields, named the mode decomposing convolutional neural network autoencoder (MD-CNN-AE). The proposed method is applied to a flow around a circular cylinder at the Reynolds number $Re_{D}=100$ as a test case. The flow...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Journal of fluid mechanics Jg. 882
Hauptverfasser: Murata, Takaaki, Fukami, Kai, Fukagata, Koji
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Cambridge Cambridge University Press 10.01.2020
Schlagworte:
ISSN:0022-1120, 1469-7645
Online-Zugang:Volltext
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