Data-driven physical fields reconstruction of supercritical-pressure flow in regenerative cooling channel using POD-AE reduced-order model

•A novel data-driven reduced-order model framework combining proper orthogonal decomposition-based reduced-order modeling method and autoencoder neural network is proposed.•A data-driven POD-AE reduced-order model of 3D regenerative cooling channel is established for the first time.•This framework a...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	International journal of heat and mass transfer Ročník 217; s. 124699
Hlavní autoři:	Jiang, Wenwei, Pan, Tao, Jiang, Genghui, Sun, Zhaoyou, Liu, Huayu, Zhou, Zhiyuan, Ruan, Bo, Yang, Kai, Gao, Xiaowei
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 15.12.2023
Témata:	Autoencoder neural network Kriging model Physical fields estimation Reduced-order model Supercritical pressure Physical fields estimation Kriging model Autoencoder neural network Reduced-order model Supercritical pressure
ISSN:	0017-9310, 1879-2189
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!