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Erschienen in: WASSERWIRTSCHAFT 9/2019

01.09.2019 | Wasserkraft

Vorhersage von stationären Strömungsfeldern mit neuronalen Netzen

verfasst von: M. Sc. Lukas Harsch, M. Sc. Andreas Look, Prof. Dr.-Ing. Stefan Riedelbauch

Erschienen in: WASSERWIRTSCHAFT | Ausgabe 9/2019

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Auszug

Für die Auslegung, Analyse und Optimierung von Strömungsmaschinen werden numerische Strömungsfeldsimulationen (CFD) verwendet. Diese Methoden sind oftmals rechenintensiv und zeitaufwendig. Es hat sich gezeigt, dass neuronale Netze in der Lage sind, physikalische Zusammenhänge zu erlernen. In diesem Beitrag wird ein Convolutional-Neural-Network-Modell (CNN-Modell) zur Vorhersage von stationären 2-D-Strömungsfeldern vorgestellt. Der Fokus liegt dabei auf der Verarbeitungskette und der Analyse der Testergebnisse. …
Metadaten
Titel
Vorhersage von stationären Strömungsfeldern mit neuronalen Netzen
verfasst von
M. Sc. Lukas Harsch
M. Sc. Andreas Look
Prof. Dr.-Ing. Stefan Riedelbauch
Publikationsdatum
01.09.2019
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
WASSERWIRTSCHAFT / Ausgabe 9/2019
Print ISSN: 0043-0978
Elektronische ISSN: 2192-8762
DOI
https://doi.org/10.1007/s35147-019-0226-0

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