Chemistry reduction using machine learning trained from non-premixed micro-mixing modeling: Application to DNS of a syngas turbulent oxy-flame with side-wall effects

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标题	Chemistry reduction using machine learning trained from non-premixed micro-mixing modeling: Application to DNS of a syngas turbulent oxy-flame with side-wall effects 使用从非预混微混合建模训练的机器学习进行化学还原：在具有侧壁效应的合成气湍流氧火焰DNS中的应用相关领域化学合成气背景（考古学）人工神经网络湍流混合（物理）直接数值模拟机械热力学计算机科学氢人工智能物理有机化学雷诺数古生物学生物量子力学
网址	https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2020.06.008
DOI	10.1016/j.combustflame.2020.06.008 doi
其它	期刊：Combustion and Flame 作者：Kaidi Wan; Camille Barnaud; Luc Vervisch; Pascale Domingo 出版日期：2020-07-06
求助人	陶醉觅夏在 2024-12-19 14:21:53 发布自中国，悬赏 10 积分
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