Welkom op het expertplatform!
Dit platform verschaft informatie en kennis omtrent de WL expertisedomeinen 'hydraulica en sediment', 'havens en waterwegen', 'waterbouwkundige constructies', 'waterbeheer' en 'kustbescherming' - gaande van WL medewerkers met hun expertise, het curriculum van deze instelling, tot publicaties, projecten, data (op termijn) en evenementen waarin het WL betrokken is.
Het WL onderschrijft het belang van "open access" voor de ontsluiting van haar onderzoeksresultaten. Lees er meer over in ons openaccessbeleid.
| [ meld een fout in dit record ] | mandje (0): toevoegen | toon |
 |
Machine Learning for Fluid Dynamics Mendez, M.A.; Parente, A.; Brunton, S.; Cinnella, P.; Magri, L.; Semeraro, O.; Discetti, S.; Le Clainche, S.; Bekemeyer, P.; San, O. (2025). Machine Learning for Fluid Dynamics. Von Karman institute for fluid Dynamics: Lecture Series. von Karman Institute for Fluid Dynamics: [s.l.]. ISBN 978-2875162090. 486 pp. Deel van: Von Karman institute for fluid Dynamics: Lecture Series. von Karman Institute for Fluid Dynamics: Rhode-St-Genèse. ISSN 0377-8312
|  |
| Toegangsrechten: Publiek |
| Beschikbaar in | Auteurs |
| |
| Trefwoorden |
Physics > Mechanics > Fluid mechanics > Fluid dynamics |
| Auteurs | Top | |
|
|
|
| Abstract |
The lecture series explored how modern machine-learning methods can be applied to study and solve challenges in fluid dynamics. In line with the VKI lecture series tradition, it brings together leading experts to cover both foundational concepts and state-of-the-art applications. Starting with the fundamentals of regression and dimensionality reduction, the book progresses to advanced topics such as turbulence modeling, flow control, and digital twin development for a variety of multi-physics applications. It is a valuable resource for students, researchers, and professionals eager to leverage machine learning for enhanced simulations, predictions, and engineering solutions. |
| Top | Auteurs |
