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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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Journal of fluid mechanics Jg. 928
Hauptverfasser: Guastoni, Luca, Güemes, Alejandro, Ianiro, Andrea, Discetti, Stefano, Schlatter, Philipp, Azizpour, Hossein, Vinuesa, Ricardo
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Cambridge, UK Cambridge University Press 10.12.2021
Schlagworte:
ISSN:0022-1120, 1469-7645, 1469-7645
Online-Zugang:Volltext
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