Upstream flow geometries can be uniquely learnt from single-point turbulence signatures
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Karunanethy, Mukesh, Rengaswamy, Raghunathan, Panchagnula, Mahesh V |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
User authentication system based on human exhaled breath physics
di: Karunanethy, Mukesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Karunanethy, Mukesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Vector-based loss functions for turbulent flow field inpainting
di: Baker, Samuel J., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Baker, Samuel J., et al.
Pubblicazione: (2025)
HFNO: an interpretable data-driven decomposition strategy for turbulent flows
di: Cayuela, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cayuela, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
Prediction of flow and elastic stresses in a viscoelastic turbulent channel flow using convolutional neural networks
di: Balasubramanian, Arivazhagan G., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Balasubramanian, Arivazhagan G., et al.
Pubblicazione: (2024)
Data-driven Mori-Zwanzig modeling of Lagrangian particle dynamics in turbulent flows
di: de Wit, Xander, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: de Wit, Xander, et al.
Pubblicazione: (2025)
Trapping and Transport of Inertial Particles in a Taylor-Green Vortex: Effects of Added Mass and History Force
di: Kumar, Prabhash, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kumar, Prabhash, et al.
Pubblicazione: (2025)
Super-resolution of turbulent reacting flows on complex meshes using graph neural networks
di: Dash, Priyabrat, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dash, Priyabrat, et al.
Pubblicazione: (2026)
Physics-informed KAN PointNet: Deep learning for simultaneous solutions to inverse problems in incompressible flow on numerous irregular geometries
di: Kashefi, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kashefi, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian inference of mean velocity fields and turbulence models from flow MRI
di: Kontogiannis, A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kontogiannis, A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Fourier neural operators for spatiotemporal dynamics in two-dimensional turbulence
di: Atif, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Atif, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalizable data-driven turbulence closure modeling on unstructured grids with differentiable physics
di: Kim, Hojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kim, Hojin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Explainable deep learning reveals the physical mechanisms behind the turbulent kinetic energy equation
di: Alcántara-Ávila, Francisco, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Alcántara-Ávila, Francisco, et al.
Pubblicazione: (2026)
Conditional neural field for spatial dimension reduction of turbulence data: a comparison study
di: Guo, Junyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Junyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Structure tensor Reynolds-averaged Navier-Stokes turbulence models with equivariant neural networks
di: Miller, Aaron, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Miller, Aaron, et al.
Pubblicazione: (2025)
Long-horizon prediction of three-dimensional wall-bounded turbulence with CTA-Swin-UNet and resolvent analysis
di: Chen, Bo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Bo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Attention on flow control: transformer-based reinforcement learning for lift regulation in highly disturbed flows
di: Liu, Zhecheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zhecheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the joint estimation of flow fields and particle properties from Lagrangian data
di: Zhou, Ke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Ke, et al.
Pubblicazione: (2025)
Identifying recurrent flows in high-dimensional dissipative chaos from low-dimensional embeddings
di: Beck, Pierre, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Beck, Pierre, et al.
Pubblicazione: (2026)
Reconstructing unsteady flows from sparse, noisy measurements with a physics-constrained convolutional neural network
di: Mo, Yaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mo, Yaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Equation-informed data-driven identification of flow budgets and dynamics
di: Sevryugina, Nataliya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sevryugina, Nataliya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generative prediction of flow fields around an obstacle using the diffusion model
di: Hu, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Equation identification for fluid flows via physics-informed neural networks
di: New, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: New, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural ensemble Kalman filter: Data assimilation for compressible flows with shocks
di: Zhou, Xu-Hui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Xu-Hui, et al.
Pubblicazione: (2026)
FlowBERT: Prompt-tuned BERT for variable flow field prediction
di: Zou, Weihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zou, Weihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transfer learning strategies for accelerating reinforcement-learning-based flow control
di: Salehi, Saeed
Pubblicazione: (2025)
di: Salehi, Saeed
Pubblicazione: (2025)
Harvesting energy from turbulent winds with Reinforcement Learning
di: Basile, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Basile, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mean flow data assimilation using physics-constrained Graph Neural Networks
di: Quattromini, M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Quattromini, M., et al.
Pubblicazione: (2024)
Reduced-order modeling of unsteady fluid flow using neural network ensembles
di: Halder, Rakesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Halder, Rakesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
RheOFormer: A generative transformer model for simulation of complex fluids and flows
di: Saberi, Maedeh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Saberi, Maedeh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unsupervised simulation of incompressible flows with physics- and equality- constrained artificial neural networks
di: Hu, Qifeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Qifeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
A critical assessment of reinforcement learning methods for microswimmer navigation in complex flows
di: Mecanna, Selim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mecanna, Selim, et al.
Pubblicazione: (2025)
The impact of observation density on Bayesian inversion of latent dynamics in shock-dominated flows
di: Tiwari, Bipin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tiwari, Bipin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Analysis of tidal flows through the Strait of Gibraltar using Dynamic Mode Decomposition
di: Dias, Sathsara, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dias, Sathsara, et al.
Pubblicazione: (2023)
Differentially heated turbulent channel flow two-point correlations
di: Garcia-Berenguer, Marina, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Garcia-Berenguer, Marina, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-constrained coupled neural differential equations for one dimensional blood flow modeling
di: Csala, Hunor, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Csala, Hunor, et al.
Pubblicazione: (2024)
FMEnets: Flow, Material, and Energy networks for non-ideal plug flow reactor design
di: Wu, Chenxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Chenxi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient temporal prediction of compressible flows in irregular domains using Fourier neural operators
di: Nie, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nie, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Online learning to accelerate nonlinear PDE solvers: applied to multiphase porous media flow
di: Silva, Vinicius L S, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Silva, Vinicius L S, et al.
Pubblicazione: (2025)
Distributed physics-informed neural networks via domain decomposition for fast flow reconstruction
di: Qian, Yixiao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qian, Yixiao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Analysis of accuracy and efficiency of neural networks to simulate Navier-Stokes fluid flows with obstacles
di: Hespanha, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hespanha, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
User authentication system based on human exhaled breath physics
di: Karunanethy, Mukesh, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Vector-based loss functions for turbulent flow field inpainting
di: Baker, Samuel J., et al.
Pubblicazione: (2025) -
HFNO: an interpretable data-driven decomposition strategy for turbulent flows
di: Cayuela, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Prediction of flow and elastic stresses in a viscoelastic turbulent channel flow using convolutional neural networks
di: Balasubramanian, Arivazhagan G., et al.
Pubblicazione: (2024) -
Data-driven Mori-Zwanzig modeling of Lagrangian particle dynamics in turbulent flows
di: de Wit, Xander, et al.
Pubblicazione: (2025)