Buchumschlag

DeepCFD: Efficient near-ground airfoil lift coefficient approximation with deep convolutional neural networks

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Esabat, Mohammad Amin, Jaamei, Saeed, Asadi, Fatemeh
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Numerical Simulation of Wavy-Flap Airfoil Performance at Low Reynolds Number: Insights from Lift and Drag Coefficient Analysis
von: Esabat, Mohammad Amin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Infinite-channel deep stable convolutional neural networks
von: Bracale, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2021)

On the VC dimension of deep group convolutional neural networks
von: Sepliarskaia, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the dynamics of convolutional recurrent neural networks near their critical point
von: Chandra, Aditi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Symplectic convolutional neural networks
von: Yıldız, Süleyman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accident Impact Prediction based on a deep convolutional and recurrent neural network model
von: Sajadi, Pouyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Theory of periodic convolutional neural network
von: Liu, Yuqing
Veröffentlicht: (2025)

A lift for input-convex neural network training
von: Siahkoohi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Universal approximation with complex-valued deep narrow neural networks
von: Geuchen, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Computing frustration and near-monotonicity in deep neural networks
von: Wendin, Joel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hand bone age estimation using divide and conquer strategy and lightweight convolutional neural networks
von: Kasani, Amin Ahmadi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing convolutional neural network generalizability via low-rank weight approximation
von: Gao, Chenyin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Optimization of randomized neural networks for transfer operator approximation
von: Tabish, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Can overfitted deep neural networks in adversarial training generalize? -- An approximation viewpoint
von: Shi, Zhongjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Metalearning traffic assignment for network disruptions with graph convolutional neural networks
von: Agriesti, Serio, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing material property prediction with ensemble deep graph convolutional networks
von: Rahman, Chowdhury Mohammad Abid, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the rates of convergence for learning with convolutional neural networks
von: Yang, Yunfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A comparative study of deep learning and ensemble learning to extend the horizon of traffic forecasting
von: Zheng, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ConvConcatNet: a deep convolutional neural network to reconstruct mel spectrogram from the EEG
von: Xu, Xiran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large deviation principles for convolutional Bayesian neural networks
von: Bassetti, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Imaging at the quantum limit with convolutional neural networks
von: Proppe, Andrew H., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Convergence of gradient flow for learning convolutional neural networks
von: Diederen, Jona-Maria, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Resource-efficient equivariant quantum convolutional neural networks
von: Chinzei, Koki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tensor network compressibility of convolutional models
von: Singh, Sukhbinder, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the optimal approximation of Sobolev and Besov functions using deep ReLU neural networks
von: Yang, Yunfei
Veröffentlicht: (2024)

Learning velocity model for complex media with deep convolutional neural networks
von: Stankevich, A., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Learning local discrete features in explainable-by-design convolutional neural networks
von: Kaplanoglou, Pantelis I., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Discovering influential text using convolutional neural networks
von: Ayers, Megan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

sHGCN: Simplified hyperbolic graph convolutional neural networks
von: Arévalo, Pol, et al.
Veröffentlicht: (2025)

One-step learning algorithm selection for classification via convolutional neural networks
von: Maldonado, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Detection of retinal diseases using an accelerated reused convolutional network
von: Kasani, Amin Ahmadi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Intrinsic training dynamics of deep neural networks
von: Marcotte, Sibylle, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards generalizable deep ptychography neural networks
von: Vong, Albert, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep encoder-decoder hierarchical convolutional neural networks for conjugate heat transfer surrogate modeling
von: Ebbs-Picken, Takiah, et al.
Veröffentlicht: (2023)

An axiomatized PDE model of deep neural networks
von: Wang, Tangjun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Review on Generative AI Models for Synthetic Medical Text, Time Series, and Longitudinal Data
von: Loni, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Photonic convolutional neural network with pre-trained in-situ training
von: Ranjan, Saurabh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond topography: Topographic regularization improves robustness and reshapes representations in convolutional neural networks
von: Truong, Nhut, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An in-depth look at approximation via deep and narrow neural networks
von: Dommel, Joris, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimating the stability number of a random graph using convolutional neural networks
von: Davila, Randy
Veröffentlicht: (2024)