Spatio-temporal graph convolutional autoencoder for transonic wing pressure distribution forecasting

This study presents a framework for predicting unsteady transonic wing pressure distributions due to pitch and plunge movement, integrating an autoencoder architecture with graph convolutional networks and graph-based temporal layers to model time dependencies. The framework compresses high-dimensio...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Aerospace science and technology Jg. 165; S. 110516
Hauptverfasser:	Immordino, Gabriele, Vaiuso, Andrea, Da Ronch, Andrea, Righi, Marcello
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Masson SAS 01.10.2025
ISSN:	1270-9638
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

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