Super-resolution reconstruction of turbulent flows with machine learning

We use machine learning to perform super-resolution analysis of grossly under-resolved turbulent flow field data to reconstruct the high-resolution flow field. Two machine learning models are developed, namely, the convolutional neural network (CNN) and the hybrid downsampled skip-connection/multi-s...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Journal of fluid mechanics Jg. 870; S. 106 - 120
Hauptverfasser: Fukami, Kai, Fukagata, Koji, Taira, Kunihiko
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Cambridge, UK Cambridge University Press 10.07.2019
Schlagworte:
ISSN:0022-1120, 1469-7645
Online-Zugang:Volltext
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