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Online in situ prediction of 3-D flame evolution from its history 2-D projections via deep learning
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Online in situ prediction of 3-D flame evolution from its history 2-D projections via deep learning

Huang, Jianqing ; Liu, Hecong ; Cai, Weiwei

Journal of fluid mechanics, 2019-09, Vol.875, Article R2 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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2
Large Eddy Simulations of gaseous flames in gas turbine combustion chambers
Large Eddy Simulations of gaseous flames in gas turbine combustion chambers
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Large Eddy Simulations of gaseous flames in gas turbine combustion chambers

Gicquel, L.Y.M. ; Staffelbach, G. ; Poinsot, T.

Progress in energy and combustion science, 2012-12, Vol.38 (6), p.782-817 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Elsevier Ltd

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Direct numerical simulations of a high Karlovitz number laboratory premixed jet flame – an analysis of flame stretch and flame thickening
Direct numerical simulations of a high Karlovitz number laboratory premixed jet flame – an analysis of flame stretch and flame thickening
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Direct numerical simulations of a high Karlovitz number laboratory premixed jet flame – an analysis of flame stretch and flame thickening

Wang, Haiou ; Hawkes, Evatt R. ; Chen, Jacqueline H. ; Zhou, Bo ; Li, Zhongshan ; Aldén, Marcus

Journal of fluid mechanics, 2017-03, Vol.815, p.511-536 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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4
Mixed acoustic–entropy combustion instabilities in gas turbines
Mixed acoustic–entropy combustion instabilities in gas turbines
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Mixed acoustic–entropy combustion instabilities in gas turbines

Motheau, Emmanuel ; Nicoud, Franck ; Poinsot, Thierry

Journal of fluid mechanics, 2014-06, Vol.749, p.542-576 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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5
Nonlinear self-excited thermoacoustic oscillations: intermittency and flame blowout
Nonlinear self-excited thermoacoustic oscillations: intermittency and flame blowout
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Nonlinear self-excited thermoacoustic oscillations: intermittency and flame blowout

Kabiraj, Lipika ; Sujith, R. I.

Journal of fluid mechanics, 2012-12, Vol.713, p.376-397 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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6
The influence of the chemical composition representation according to the number of species during mixing in high-pressure turbulent flows
The influence of the chemical composition representation according to the number of species during mixing in high-pressure turbulent flows
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The influence of the chemical composition representation according to the number of species during mixing in high-pressure turbulent flows

Sciacovelli, Luca ; Bellan, Josette

Journal of fluid mechanics, 2019-03, Vol.863, p.293-340 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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7
Large Eddy Simulation of combustion instabilities in a lean partially premixed swirled flame
Large Eddy Simulation of combustion instabilities in a lean partially premixed swirled flame
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Large Eddy Simulation of combustion instabilities in a lean partially premixed swirled flame

Franzelli, Benedetta ; Riber, Eleonore ; Gicquel, Laurent Y.M. ; Poinsot, Thierry

Combustion and flame, 2012-02, Vol.159 (2), p.621-637 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier Inc

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8
Suppression of thermoacoustic instability by targeting the hubs of the turbulent networks in a bluff body stabilized combustor
Suppression of thermoacoustic instability by targeting the hubs of the turbulent networks in a bluff body stabilized combustor
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Suppression of thermoacoustic instability by targeting the hubs of the turbulent networks in a bluff body stabilized combustor

Krishnan, Abin ; Sujith, R.I. ; Marwan, Norbert ; Kurths, Jürgen

Journal of fluid mechanics, 2021-04, Vol.916, Article A20 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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9
Modeling of sub-grid conditional mixing statistics in turbulent sprays using machine learning methods
Modeling of sub-grid conditional mixing statistics in turbulent sprays using machine learning methods
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Modeling of sub-grid conditional mixing statistics in turbulent sprays using machine learning methods

Yao, S. ; Wang, B. ; Kronenburg, A. ; Stein, O. T.

Physics of fluids (1994), 2020-11, Vol.32 (11) [Periódico revisado por pares]

Melville: American Institute of Physics

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10
Turbulence–flame interactions in lean premixed hydrogen: transition to the distributed burning regime
Turbulence–flame interactions in lean premixed hydrogen: transition to the distributed burning regime
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Turbulence–flame interactions in lean premixed hydrogen: transition to the distributed burning regime

ASPDEN, A. J. ; DAY, M. S. ; BELL, J. B.

Journal of fluid mechanics, 2011-08, Vol.680, p.287-320 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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