Physics-Informed Neural Networks for Parametric Compressible Euler Equations
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wassing, Simon, Langer, Stefan, Bekemeyer, Philipp |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Physics-Informed Neural Networks for Transonic Flows around an Airfoil
di: Wassing, Simon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wassing, Simon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Neural Networks with Complementary Soft and Hard Constraints for Solving Complex Boundary Navier-Stokes Equations
di: Zhou, Chuyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Chuyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Solving Navier-Stokes Equations Using Data-free Physics-Informed Neural Networks With Hard Boundary Conditions
di: Pal, Ritik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pal, Ritik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics Informed Neural Networks for Free Shear Flows
di: Raghu, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Raghu, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predicting Onflow Parameters Using Transfer Learning for Domain and Task Adaptation
di: Yilmaz, Emre, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yilmaz, Emre, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Neural Networks for microflows: Rarefied Gas Dynamics in Cylinder Arrays
di: Tucny, Jean-Michel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tucny, Jean-Michel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Reasoning for Physics Informed Neural Networks
di: Graczyk, Krzysztof M., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Graczyk, Krzysztof M., et al.
Pubblicazione: (2023)
Physics Informed Neural Network-based Computational Method for Accelerating Time-Periodic Unsteady CFD Simulations
di: Chaplot, Lakshya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chaplot, Lakshya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Minimizing Nature's Cost: Exploring Data-Free Physics-Informed Neural Network Solvers for Fluid Mechanics Applications
di: Elmaradny, Abdelrahman, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Elmaradny, Abdelrahman, et al.
Pubblicazione: (2024)
FlexPINN: Modeling Fluid Dynamics and Mass Transfer in 3D Micromixer Geometries Using a Flexible Physics-Informed Neural Network
di: Hassanzadeh, Meraj, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hassanzadeh, Meraj, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Chebyshev Polynomial Neural Operator for Parametric Partial Differential Equations
di: Chen, Biao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Biao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Investigation of Compressor Cascade Flow Using Physics- Informed Neural Networks with Adaptive Learning Strategy
di: Li, Zhihui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Zhihui, et al.
Pubblicazione: (2023)
Physics Constrained Neural Collision Operators for Variable Hard Sphere Surrogates and Ab Initio Angle Prediction in Direct Simulation Monte Carlo
di: Roohi, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Roohi, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2026)
PINNfluence: Influence Functions for Physics-Informed Neural Networks
di: Naujoks, Jonas R., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Naujoks, Jonas R., et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Neural Networks for Weakly Compressible Flows Using Galerkin-Boltzmann Formulation
di: Aygun, Atakan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Aygun, Atakan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Wave or Physics-Appropriate Multidimensional Upwinding Approach for Compressible Multiphase Flows
di: Chamarthi, Amareshwara Sainadh
Pubblicazione: (2025)
di: Chamarthi, Amareshwara Sainadh
Pubblicazione: (2025)
Hybrid Quantum Physics-informed Neural Network: Towards Efficient Learning of High-speed Flows
di: Leong, Fong Yew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Leong, Fong Yew, et al.
Pubblicazione: (2025)
WellPINN: Accurate Well Representation for Transient Fluid Pressure Diffusion in Subsurface Reservoirs with Physics-Informed Neural Networks
di: Walter, Linus, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Walter, Linus, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generative Learning of the Solution of Parametric Partial Differential Equations Using Guided Diffusion Models and Virtual Observations
di: Gao, Han, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Han, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Video Diffusion For Shallow Water Equations
di: Bai, Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bai, Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Physics-Informed Neural Networks in Clean Combustion: A Pathway to Sustainable Aerospace Propulsion
di: Mousavi, Mahmood, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mousavi, Mahmood, et al.
Pubblicazione: (2025)
Steady undisturbed velocity correction scheme for Euler-Lagrange simulations near planar walls
di: Chandran, Akshay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chandran, Akshay, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Simple but Efficient Transformer-Based Physics-Informed Neural Network for Incompressible Navier--Stokes Equations
di: Barman, Biswanath, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Barman, Biswanath, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Physics-Informed Machine Learning Framework for Solid Boundary Treatment in Meshfree Particle Methods
di: Mehranfar, Nariman, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mehranfar, Nariman, et al.
Pubblicazione: (2025)
Order of Magnitude Analysis and Data-Based Physics-Informed Symbolic Regression for Turbulent Pipe Flow
di: Ünal, Yunus Emre, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ünal, Yunus Emre, et al.
Pubblicazione: (2026)
Neural Network for Subgrid Turbulence Modeling for Large Eddy Simulations
di: Vital, Eduardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vital, Eduardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
A new paradigm for computing hydrodynamic forces on particles in Euler-Lagrange point-particle simulations
di: van Wachem, Berend, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: van Wachem, Berend, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reduction of Outflow Boundary Influence on Aerodynamic Performance using Neural Networks
di: Bedrunka, Mario Christopher, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bedrunka, Mario Christopher, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Constrained Neural Closure for Lattice Boltzmann Large-Eddy Simulation
di: Khan, Muhammad Idrees, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Khan, Muhammad Idrees, et al.
Pubblicazione: (2026)
Solving Euler equations with Multiple Discontinuities via Separation-Transfer Physics-Informed Neural Networks
di: Wang, Chuanxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Chuanxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Extended Physics Informed Neural Network for Hyperbolic Two-Phase Flow in Porous Media
di: Rehman, Saif Ur, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rehman, Saif Ur, et al.
Pubblicazione: (2025)
Molecular Fluctuations Inhibit Intermittency in Compressible Turbulence
di: Srivastava, Ishan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Srivastava, Ishan, et al.
Pubblicazione: (2025)
PT-PINNs: A Parametric Engineering Turbulence Solver based on Physics-Informed Neural Networks
di: Jiang, Liang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Liang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-Driven Surrogate Modeling of DSMC Solutions Using Deep Neural Networks
di: Roohi, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Roohi, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Predicting Flow-Induced Vibration in Isolated and Tandem Cylinders Using Hypergraph Neural Networks
di: Heydari, Shayan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Heydari, Shayan, et al.
Pubblicazione: (2025)
A semi-analytical transient undisturbed velocity correction scheme for wall-bounded two-way coupled Euler-Lagrange simulations
di: Chandran, Akshay, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chandran, Akshay, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Neural Networks for Solving the Two-Dimensional Shallow Water Equations with Terrain Topography and Rainfall Source Terms
di: Tian, Yongfu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tian, Yongfu, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Kinetic Flux Difference Splitting Method for Compressible Flows
di: S, Shrinath. K., et al.
Pubblicazione: (2021)
di: S, Shrinath. K., et al.
Pubblicazione: (2021)
An Efficient and Accurate Surrogate Modeling of Flapping Dynamics in Inverted Elastic Foils using Hypergraph Neural Networks
di: Parekh, Aarshana R., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Parekh, Aarshana R., et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep learning in the abyss: a stratified Physics Informed Neural Network for data assimilation
di: Limousin, Vadim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Limousin, Vadim, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Physics-Informed Neural Networks for Transonic Flows around an Airfoil
di: Wassing, Simon, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Physics-Informed Neural Networks with Complementary Soft and Hard Constraints for Solving Complex Boundary Navier-Stokes Equations
di: Zhou, Chuyu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Solving Navier-Stokes Equations Using Data-free Physics-Informed Neural Networks With Hard Boundary Conditions
di: Pal, Ritik, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Physics Informed Neural Networks for Free Shear Flows
di: Raghu, Siddharth, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Predicting Onflow Parameters Using Transfer Learning for Domain and Task Adaptation
di: Yilmaz, Emre, et al.
Pubblicazione: (2025)