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A machine-learning-based method for automatizing lattice-Boltzmann simulations of respiratory flows

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In
Applied intelligence 92(8), Seiten/Artikel-Nr.:9080-9100

ImpressumDordrecht [u.a.] : Springer Science + Business Media B.V

ISSN0924-669X

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2022-00698
DOI: 10.1007/s10489-021-02808-2

URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/838674/files/838674.pdf

Einrichtungen

  1. JARA-CSD (Center for Simulation and Data Science) (080031)
  2. Lehrstuhl für Strömungslehre und Aerodynamisches Institut (415110)
  3. Aachen Institute for Advanced Study in Computational Engineering Science (080003)


Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 004

OpenAccess:
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Dokumenttyp
Journal Article

Format
online, print

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85122366124
WOS Core Collection: WOS:000739280000001

Interne Identnummern
RWTH-2022-00698
Datensatz-ID: 838674

Beteiligte Länder
Germany

Lizenzstatus der Zeitschrift

 GO

Creative Commons Attribution CC BY 4.0 ; OpenAccess ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; DEAL Springer ; Essential Science Indicators ; IF < 5 ; JCR ; NationallizenzNationallizenz ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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Zentrale und weitere Einrichtungen
Öffentliche Einträge
Publikationsdatenbank
080003
080031
415110
 Datensatz erzeugt am 2022-01-17, letzte Änderung am 2026-03-24
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