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Advanced Approaches in Turbulence: Theory, Modeling, Simulation, and Data Analysis for Turbulent Flows
Advanced Approaches in Turbulence: Theory, Modeling, Simulation, and Data Analysis for Turbulent Flows
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Advanced Approaches in Turbulence: Theory, Modeling, Simulation, and Data Analysis for Turbulent Flows

Durbin, Paul

San Diego: Elsevier 2021

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Influence of blade profiles on Savonius rotor performance: Numerical simulation and experimental validation
Influence of blade profiles on Savonius rotor performance: Numerical simulation and experimental validation
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Influence of blade profiles on Savonius rotor performance: Numerical simulation and experimental validation

Alom, Nur ; Saha, Ujjwal K.

Energy conversion and management, 2019-04, Vol.186, p.267-277 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Elsevier Ltd

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Reynolds-averaged Navier–Stokes equations with explicit data-driven Reynolds stress closure can be ill-conditioned
Reynolds-averaged Navier–Stokes equations with explicit data-driven Reynolds stress closure can be ill-conditioned
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Reynolds-averaged Navier–Stokes equations with explicit data-driven Reynolds stress closure can be ill-conditioned

Wu, Jinlong ; Xiao, Heng ; Sun, Rui ; Wang, Qiqi

Journal of fluid mechanics, 2019-06, Vol.869, p.553-586 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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4
Fast Acceleration of Transrelativistic Electrons in Astrophysical Turbulence
Fast Acceleration of Transrelativistic Electrons in Astrophysical Turbulence
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Fast Acceleration of Transrelativistic Electrons in Astrophysical Turbulence

Trotta, Domenico ; Franci, Luca ; Burgess, David ; Hellinger, Petr

The Astrophysical journal, 2020-05, Vol.894 (2), p.136 [Periódico revisado por pares]

Philadelphia: The American Astronomical Society

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5
Super-resolution reconstruction of turbulent flows with machine learning
Super-resolution reconstruction of turbulent flows with machine learning
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Super-resolution reconstruction of turbulent flows with machine learning

Fukami, Kai ; Fukagata, Koji ; Taira, Kunihiko

Journal of fluid mechanics, 2019-07, Vol.870, p.106-120 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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6
Deep neural networks for data-driven LES closure models
Deep neural networks for data-driven LES closure models
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Deep neural networks for data-driven LES closure models

Beck, Andrea ; Flad, David ; Munz, Claus-Dieter

Journal of computational physics, 2019-12, Vol.398, p.108910, Article 108910 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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A K‐Epsilon RANS turbulence model for incompressible MHD flow at high Hartmann number in fusion liquid metal blankets
A K‐Epsilon RANS turbulence model for incompressible MHD flow at high Hartmann number in fusion liquid metal blankets
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A K‐Epsilon RANS turbulence model for incompressible MHD flow at high Hartmann number in fusion liquid metal blankets

Meng, Zi ; Zhang, Shichao ; Jia, Jiangtao ; Chen, Zhibin ; Ni, Muyi

International journal of energy research, 2018-01, Vol.42 (1), p.314-320 [Periódico revisado por pares]

Bognor Regis: Hindawi Limited

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8
Gabor mode enrichment in large eddy simulations of turbulent flow
Gabor mode enrichment in large eddy simulations of turbulent flow
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Gabor mode enrichment in large eddy simulations of turbulent flow

Ghate, A. S. ; Lele, S. K.

Journal of fluid mechanics, 2020-11, Vol.903, Article A13 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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9
Assessment of direct numerical simulation data of turbulent boundary layers
Assessment of direct numerical simulation data of turbulent boundary layers
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Assessment of direct numerical simulation data of turbulent boundary layers

SCHLATTER, PHILIPP ; ÖRLÜ, RAMIS

Journal of fluid mechanics, 2010-09, Vol.659, p.116-126 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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10
Sub-grid scale model classification and blending through deep learning
Sub-grid scale model classification and blending through deep learning
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Sub-grid scale model classification and blending through deep learning

Maulik, Romit ; San, Omer ; Jacob, Jamey D. ; Crick, Christopher

Journal of fluid mechanics, 2019-07, Vol.870, p.784-812 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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