Echtzeitfähige digitale Zwillinge auf Basis Physik-informierter neuronaler Netze für die Strömungsvorhersage in und um Stallungen
- Weitere Titel
-
Real-time Capable Digital Twins Based on Physics-informed Neural Networks for Flow Prediction in and around Barns
- Standort
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
-
Online-Ressource
- Sprache
-
Deutsch
- Anmerkungen
-
Duisburg, Essen, Universität Duisburg-Essen, Dissertation, 2023
- Schlagwort
-
Neuronales Netz
Numerische Strömungssimulation
Digitaler Zwilling
Echtzeitsystem
Echtzeitverarbeitung
Maschinelles Lernen
Cyber-physisches System
Digitaler Zwilling
Numerische Strömungssimulation
Maschinelles Lernen
Stallluft
Emissionsverringerung
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wo)
-
Duisburg, Essen
- (wer)
-
Universität Duisburg-Essen
- (wann)
-
2024
- Urheber
- Beteiligte Personen und Organisationen
- DOI
-
10.17185/duepublico/81714
- URN
-
urn:nbn:de:hbz:465-20240314-102616-4
- Rechteinformation
-
Open Access unbekannt; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
14.08.2025, 10:50 MESZ
Datenpartner
Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
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Beteiligte
- Pioch, Fabian
- Schramm, Dieter
- Universität Duisburg-Essen
Entstanden
- 2024
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