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Cover: 9781108842143 | Data-Driven Fluid Mechanics | Andrea Ianiro (u. a.) | Buch | Gebunden
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Data-Driven Fluid Mechanics
Combining First Principles and Machine Learning
Buch von Andrea Ianiro (u. a.)
Sprache: Englisch

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Beschreibung
Big data and machine learning are driving profound technological progress across nearly every industry, and are rapidly shaping fluid mechanics research. This is a self-contained and pedagogical treatment of the data-driven tools that are leading research in model-order reduction, system identification, flow control, and turbulence closures.
Big data and machine learning are driving profound technological progress across nearly every industry, and are rapidly shaping fluid mechanics research. This is a self-contained and pedagogical treatment of the data-driven tools that are leading research in model-order reduction, system identification, flow control, and turbulence closures.
Inhaltsverzeichnis
Part I. Motivation: 1. Analysis, modeling and control of the cylinder wake B. R. Noack, A. Ehlert, C. N. Nayeri and M. Morzynski; 2. Coherent structures in turbulence: a data science perspective J. Jiménez; 3. Machine learning in fluids: pairing methods with problems S. Brunton; Part II. Methods from Signal Processing: 4. Continuous and discrete LTI systems M. A. Mendez; 5. Time-frequency analysis and wavelets S. Discetti; Part III. Data-Driven Decompositions: 6. The proper orthogonal decomposition S. Dawson; 7. The dynamic mode decomposition: from Koopman theory to applications P. J. Schmid; 8. Generalized and multiscale modal analysis M. A. Mendez; 9. Good practice and applications of data-driven modal analysis A. Ianiro; Part IV. Dynamical Systems: 10. Linear dynamical systems and control S. Dawson; 11. Nonlinear dynamical systems S. Brunton; 12. Methods for system identification S. Brunton; 13. Modern tools for the stability analysis of fluid flows P. J. Schmid; Part V. Applications: 14. Machine learning for reduced-order modeling B. R. Noack, D. Fernex and R. Semaan; 15. Advancing reacting flow simulations with data-driven models K. Zdybal, G. D'Alessio, G. Aversano, M. R. Malik, A. Coussement, J. C. Sutherland and A. Parente; 16. Reduced-order modeling for aerodynamic applications and multidisciplinary design optimization S. Görtz, P. Bekemeyer, M. Abu-Zurayk, T. Franz and M. Ripepi; 17. Machine learning for turbulence control B. R. Noack, G. Y. Cornejo Maceda, F. Lusseyran; 18. Deep reinforcement learning applied to active flow control J. Rabault and A. Kuhnle; Part VI. Perspectives: 19. The Computer as scientist J. Jiménez; References.
Details
Erscheinungsjahr: 2023
Fachbereich: Mechanik & Akustik
Genre: Physik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Buch
Seiten: 468
Inhalt: Gebunden
ISBN-13: 9781108842143
ISBN-10: 1108842143
Sprache: Englisch
Einband: Gebunden
Redaktion: Ianiro, Andrea
Noack, Bernd R.
Mendez, Miguel A.
Brunton, Steven L.
Hersteller: Cambridge University Press
Maße: 246 x 175 x 26 mm
Von/Mit: Andrea Ianiro (u. a.)
Erscheinungsdatum: 02.02.2023
Gewicht: 1,02 kg
preigu-id: 122044296
Inhaltsverzeichnis
Part I. Motivation: 1. Analysis, modeling and control of the cylinder wake B. R. Noack, A. Ehlert, C. N. Nayeri and M. Morzynski; 2. Coherent structures in turbulence: a data science perspective J. Jiménez; 3. Machine learning in fluids: pairing methods with problems S. Brunton; Part II. Methods from Signal Processing: 4. Continuous and discrete LTI systems M. A. Mendez; 5. Time-frequency analysis and wavelets S. Discetti; Part III. Data-Driven Decompositions: 6. The proper orthogonal decomposition S. Dawson; 7. The dynamic mode decomposition: from Koopman theory to applications P. J. Schmid; 8. Generalized and multiscale modal analysis M. A. Mendez; 9. Good practice and applications of data-driven modal analysis A. Ianiro; Part IV. Dynamical Systems: 10. Linear dynamical systems and control S. Dawson; 11. Nonlinear dynamical systems S. Brunton; 12. Methods for system identification S. Brunton; 13. Modern tools for the stability analysis of fluid flows P. J. Schmid; Part V. Applications: 14. Machine learning for reduced-order modeling B. R. Noack, D. Fernex and R. Semaan; 15. Advancing reacting flow simulations with data-driven models K. Zdybal, G. D'Alessio, G. Aversano, M. R. Malik, A. Coussement, J. C. Sutherland and A. Parente; 16. Reduced-order modeling for aerodynamic applications and multidisciplinary design optimization S. Görtz, P. Bekemeyer, M. Abu-Zurayk, T. Franz and M. Ripepi; 17. Machine learning for turbulence control B. R. Noack, G. Y. Cornejo Maceda, F. Lusseyran; 18. Deep reinforcement learning applied to active flow control J. Rabault and A. Kuhnle; Part VI. Perspectives: 19. The Computer as scientist J. Jiménez; References.
Details
Erscheinungsjahr: 2023
Fachbereich: Mechanik & Akustik
Genre: Physik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Buch
Seiten: 468
Inhalt: Gebunden
ISBN-13: 9781108842143
ISBN-10: 1108842143
Sprache: Englisch
Einband: Gebunden
Redaktion: Ianiro, Andrea
Noack, Bernd R.
Mendez, Miguel A.
Brunton, Steven L.
Hersteller: Cambridge University Press
Maße: 246 x 175 x 26 mm
Von/Mit: Andrea Ianiro (u. a.)
Erscheinungsdatum: 02.02.2023
Gewicht: 1,02 kg
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