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Quantifying and reducing model-form uncertainties in Reynolds-averaged Navier–Stokes simulations: A data-driven, physics-informed Bayesian approach
Quantifying and reducing model-form uncertainties in Reynolds-averaged Navier–Stokes simulations: A data-driven, physics-informed Bayesian approach
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Quantifying and reducing model-form uncertainties in Reynolds-averaged Navier–Stokes simulations: A data-driven, physics-informed Bayesian approach

Xiao, H. ; Wu, J.-L. ; Wang, J.-X. ; Sun, R. ; Roy, C.J.

Journal of computational physics, 2016-11, Vol.324, p.115-136 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Inc

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2
Unsteady Flow Physics of Airfoil Dynamic Stall
Unsteady Flow Physics of Airfoil Dynamic Stall
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Unsteady Flow Physics of Airfoil Dynamic Stall

Gupta, Rohit ; Ansell, Phillip J

AIAA journal, 2019-01, Vol.57 (1), p.165-175 [Periódico revisado por pares]

Virginia: American Institute of Aeronautics and Astronautics

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3
nPINNs: Nonlocal physics-informed neural networks for a parametrized nonlocal universal Laplacian operator. Algorithms and applications
nPINNs: Nonlocal physics-informed neural networks for a parametrized nonlocal universal Laplacian operator. Algorithms and applications
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nPINNs: Nonlocal physics-informed neural networks for a parametrized nonlocal universal Laplacian operator. Algorithms and applications

Pang, G. ; D'Elia, M. ; Parks, M. ; Karniadakis, G.E.

Journal of computational physics, 2020-12, Vol.422 (C), p.109760, Article 109760 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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4
Direct numerical simulation of a wall jet: flow physics
Direct numerical simulation of a wall jet: flow physics
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Direct numerical simulation of a wall jet: flow physics

Naqavi, Iftekhar Z. ; Tyacke, James C. ; Tucker, Paul G.

Journal of fluid mechanics, 2018-10, Vol.852, p.507-542 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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5
Physics of fluid flow in an hourglass (converging–diverging) microchannel
Physics of fluid flow in an hourglass (converging–diverging) microchannel
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Physics of fluid flow in an hourglass (converging–diverging) microchannel

Goli, Sandeep ; Saha, Sandip K. ; Agrawal, Amit

Physics of fluids (1994), 2022-05, Vol.34 (5) [Periódico revisado por pares]

Melville: American Institute of Physics

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6
Physics-informed neural networks for periodic flows
Physics-informed neural networks for periodic flows
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Physics-informed neural networks for periodic flows

Shah, Smruti ; Anand, N. K.

Physics of fluids (1994), 2024-07, Vol.36 (7) [Periódico revisado por pares]

Melville: American Institute of Physics

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7
Physics-agnostic and physics-infused machine learning for thin films flows: modelling, and predictions from small data
Physics-agnostic and physics-infused machine learning for thin films flows: modelling, and predictions from small data
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Physics-agnostic and physics-infused machine learning for thin films flows: modelling, and predictions from small data

Martin-Linares, Cristina P. ; Psarellis, Yorgos M. ; Karapetsas, George ; Koronaki, Eleni D. ; Kevrekidis, Ioannis G.

Journal of fluid mechanics, 2023-11, Vol.975, Article A41 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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8
Physics-guided deep learning for generating turbulent inflow conditions
Physics-guided deep learning for generating turbulent inflow conditions
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Physics-guided deep learning for generating turbulent inflow conditions

Yousif, Mustafa Z. ; Yu, Linqi ; Lim, HeeChang

Journal of fluid mechanics, 2022-04, Vol.936, Article A21 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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9
Lagrangian large eddy simulations via physics-informed machine learning
Lagrangian large eddy simulations via physics-informed machine learning
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Lagrangian large eddy simulations via physics-informed machine learning

Tian, Yifeng ; Woodward, Michael ; Stepanov, Mikhail ; Fryer, Chris ; Hyett, Criston ; Livescu, Daniel ; Chertkov, Michael

Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, 2023-08, Vol.120 (34), p.1-e2213638120 [Periódico revisado por pares]

Washington: National Academy of Sciences

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10
Physics of Stratocumulus Top (POST): turbulence characteristics
Physics of Stratocumulus Top (POST): turbulence characteristics
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Physics of Stratocumulus Top (POST): turbulence characteristics

Jen-La Plante, Imai ; Ma, Yongfeng ; Nurowska, Katarzyna ; Gerber, Hermann ; Khelif, Djamal ; Karpinska, Katarzyna ; Kopec, Marta K ; Kumala, Wojciech ; Malinowski, Szymon P

Atmospheric chemistry and physics, 2016-08, Vol.16 (15), p.9711-9725 [Periódico revisado por pares]

Katlenburg-Lindau: Copernicus GmbH

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