Convolutional-network models to predict wall-bounded turbulence from wall quantities
Two models based on convolutional neural networks are trained to predict the two-dimensional instantaneous velocity-fluctuation fields at different wall-normal locations in a turbulent open-channel flow, using the wall-shear-stress components and the wall pressure as inputs. The first model is a ful...
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| Veröffentlicht in: | Journal of fluid mechanics Jg. 928 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Cambridge, UK
Cambridge University Press
10.12.2021
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| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0022-1120, 1469-7645, 1469-7645 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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