T�tulo: Emulation of Complex Fluid Flows: Projection-Based Reduced-Order Modeling and Machine Learning: 1 (Machine Learning in Science, Technology, Engineering and Mathematics, 1)
Editor: De Gruyter
Fecha de publicaci�n: 2025
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3111631354
ISBN 13: 9783111631356
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa dura
Estado: New

Acerca de

Sinopsis

While artificial intelligence has made significant strides in imaging and natural language processing, its utilization in engineering science remains relatively new. This book aims to introduce machine learning techniques to facilitate the emulation of complex fluid flows. The work focuses on projection-based reduced-order models (ROMs) that condense high-dimensional data into a low-dimensional subspace by leveraging principal components. Techniques like proper orthogonal decomposition (POD) and convolutional autoencoder (CAE) are utilized to configure this subspace, establishing a functional mapping between input parameters and solution fields. The applicability of POD-based ROMs for spatial and spatiotemporal problems are explored across various engineering scenarios, including flow past a cylinder, supercritical turbulent flows, and hydrogen-blended combustion. To capture intricate dynamics, common POD, kernel-smoothed POD, and common kernel-smoothed POD methods are developed in sequence. Additionally, the effectiveness of POD and CAE in capturing nonlinear features are compared. This book is designed to benefit graduate students and researchers interested in the intersection of data and engineering sciences.

Acerca del autor

Prof. Xingjian Wang received his Ph.D. from the Georgia Institute of Technology in 2016 and is currently associate professor in the Department of Energy and Power at Tsinghua University. He previously served as assistant professor in the Department of Mechanical and Civil Engineering at the Florida Institute of Technology. His research focuses on the interdisciplinary study of engineering science and machine learning, particularly in developing reduced-order models and analyzing complex fluid flows and combustion under extreme conditions. Dr. Wang has received multiple awards, including the 2020 iLASS Asia Best Paper Award and the 2019 SPES Award from the American Statistical Society. His contributions to the field are well-recognized, with several articles featured as Editor’s Picks and highlighted on the front cover of Physics of Fluids.

Prof. Vigor Yang is professor of aerospace engineering and a faculty member of the Machine Learning PhD Program at the Georgia Institute of Technology. He is also the founding director of Georgia Tech‘s James C. Wu Laboratory of Artificial Intelligence in Technology, Engineering, and Computing (ArTEC). Prof. Yang's research lies at the interface between engineering and data sciences, driving forward the integration of artificial intelligence and engineering disciplines for cutting-edge solutions. His extensive body of work includes advancements in thermal-fluid dynamics and propulsion, with a strong emphasis on leveraging machine learning to enhance these areas. He is a member of the U.S. National Academy of Engineering, an academician of the Academia Sinica, and a foreign member of the Chinese Academy of Engineering and the Indian National Academy of Engineering

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Conor Kenny

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Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

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Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Kennys Bookshop, Liosban Retail Park, Tuam Road, Galway, Ireland, +353 91709350, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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