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Falling Liquid Films
Falling Liquid Films
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Falling Liquid Films

Kalliadasis, S ; Ruyer-Quil, C ; Scheid, B ; Velarde, M. G Ruyer-Quil, C ; Scheid, B

London: Springer Nature 2012

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2
On closures for reduced order models—A spectrum of first-principle to machine-learned avenues
On closures for reduced order models—A spectrum of first-principle to machine-learned avenues
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On closures for reduced order models—A spectrum of first-principle to machine-learned avenues

Ahmed, Shady E. ; Pawar, Suraj ; San, Omer ; Rasheed, Adil ; Iliescu, Traian ; Noack, Bernd R.

Physics of Fluids, 2021-09, Vol.33 (9) [Periódico revisado por pares]

Melville: American Institute of Physics

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3
Sneezing and asymptomatic virus transmission
Sneezing and asymptomatic virus transmission
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Sneezing and asymptomatic virus transmission

Busco, Giacomo ; Hassan, Yassin A.

Physics of fluids (1994), 2020-07, Vol.32 (7), p.073309-073309 [Periódico revisado por pares]

Melville: American Institute of Physics

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4
Assessment of supervised machine learning methods for fluid flows
Assessment of supervised machine learning methods for fluid flows
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Assessment of supervised machine learning methods for fluid flows

Fukami, Kai ; Fukagata, Koji ; Taira, Kunihiko

Theoretical and computational fluid dynamics, 2020-08, Vol.34 (4), p.497-519 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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5
Review of boiling heat transfer enhancement on micro/nanostructured surfaces
Review of boiling heat transfer enhancement on micro/nanostructured surfaces
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Review of boiling heat transfer enhancement on micro/nanostructured surfaces

Kim, Dong Eok ; Yu, Dong In ; Jerng, Dong Wook ; Kim, Moo Hwan ; Ahn, Ho Seon

Experimental thermal and fluid science, 2015-09, Vol.66, p.173-196 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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6
De-biasing the dynamic mode decomposition for applied Koopman spectral analysis of noisy datasets
De-biasing the dynamic mode decomposition for applied Koopman spectral analysis of noisy datasets
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De-biasing the dynamic mode decomposition for applied Koopman spectral analysis of noisy datasets

Hemati, Maziar S. ; Rowley, Clarence W. ; Deem, Eric A. ; Cattafesta, Louis N.

Theoretical and computational fluid dynamics, 2017-08, Vol.31 (4), p.349-368 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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7
Data-driven deconvolution for large eddy simulations of Kraichnan turbulence
Data-driven deconvolution for large eddy simulations of Kraichnan turbulence
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Data-driven deconvolution for large eddy simulations of Kraichnan turbulence

Maulik, R. ; San, O. ; Rasheed, A. ; Vedula, P.

Physics of fluids (1994), 2018-12, Vol.30 (12), p.125109 [Periódico revisado por pares]

Melville: American Institute of Physics

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8
The Noble-Abel Stiffened-Gas equation of state
The Noble-Abel Stiffened-Gas equation of state
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The Noble-Abel Stiffened-Gas equation of state

Le Métayer, Olivier ; Saurel, Richard

Physics of fluids (1994), 2016-04, Vol.28 (4) [Periódico revisado por pares]

Melville: American Institute of Physics

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9
Applications of the dynamic mode decomposition
Applications of the dynamic mode decomposition
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Applications of the dynamic mode decomposition

Schmid, P. J. ; Li, L. ; Juniper, M. P. ; Pust, O.

Theoretical and computational fluid dynamics, 2011-06, Vol.25 (1-4), p.249-259 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag

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10
Convolutional neural networks for fluid flow analysis: toward effective metamodeling and low dimensionalization
Convolutional neural networks for fluid flow analysis: toward effective metamodeling and low dimensionalization
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Convolutional neural networks for fluid flow analysis: toward effective metamodeling and low dimensionalization

Morimoto, Masaki ; Fukami, Kai ; Zhang, Kai ; Nair, Aditya G. ; Fukagata, Koji

Theoretical and computational fluid dynamics, 2021-10, Vol.35 (5), p.633-658 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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