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1
Applications of the dynamic mode decomposition
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Applications of the dynamic mode decomposition

Schmid, P. J. ; Li, L. ; Juniper, M. P. ; Pust, O.

Theoretical and computational fluid dynamics, 2011-06, Vol.25 (1-4), p.249-259 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag

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2
De-biasing the dynamic mode decomposition for applied Koopman spectral analysis of noisy datasets
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Artigo
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De-biasing the dynamic mode decomposition for applied Koopman spectral analysis of noisy datasets

Hemati, Maziar S. ; Rowley, Clarence W. ; Deem, Eric A. ; Cattafesta, Louis N.

Theoretical and computational fluid dynamics, 2017-08, Vol.31 (4), p.349-368 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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3
Controlling the natural convection of a non-Newtonian fluid using a flexible fin
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Controlling the natural convection of a non-Newtonian fluid using a flexible fin

Shahabadi, Mohammad ; Mehryan, S.A.M. ; Ghalambaz, Mohammad ; Ismael, Muneer

Applied Mathematical Modelling, 2021-04, Vol.92, p.669-686 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Inc

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4
Flow of a limited stress fluid between plates rotating about different axes
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Flow of a limited stress fluid between plates rotating about different axes

Fusi, Lorenzo ; Tozzi, Rebecca ; Farina, Angiolo ; Rajagopal, Kumbakonam R.

Acta mechanica, 2023-12, Vol.234 (12), p.6691-6703 [Periódico revisado por pares]

Vienna: Springer Vienna

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5
Assessment of supervised machine learning methods for fluid flows
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Assessment of supervised machine learning methods for fluid flows

Fukami, Kai ; Fukagata, Koji ; Taira, Kunihiko

Theoretical and computational fluid dynamics, 2020-08, Vol.34 (4), p.497-519 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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6
Free surface flow impact on a vertical wall: a numerical assessment
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Free surface flow impact on a vertical wall: a numerical assessment

Pugliese Carratelli, Eugenio ; Viccione, Giacomo ; Bovolin, Vittorio

Theoretical and computational fluid dynamics, 2016-10, Vol.30 (5), p.403-414 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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7
Convolutional neural networks for fluid flow analysis: toward effective metamodeling and low dimensionalization
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Convolutional neural networks for fluid flow analysis: toward effective metamodeling and low dimensionalization

Morimoto, Masaki ; Fukami, Kai ; Zhang, Kai ; Nair, Aditya G. ; Fukagata, Koji

Theoretical and computational fluid dynamics, 2021-10, Vol.35 (5), p.633-658 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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8
A monolithic Lagrangian approach for fluid–structure interaction problems
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A monolithic Lagrangian approach for fluid–structure interaction problems

Ryzhakov, P. B. ; Rossi, R. ; Idelsohn, S. R. ; Oñate, E.

Computational mechanics, 2010-11, Vol.46 (6), p.883-899 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag

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9
Quantitative Composition of Drag Forces on Suspended Pipelines from Submarine Landslides
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Quantitative Composition of Drag Forces on Suspended Pipelines from Submarine Landslides

Guo, Xing-sen ; Zheng, De-feng ; Zhao, Lu ; Fu, Cui-wei ; Nian, Ting-kai

Journal of waterway, port, coastal, and ocean engineering, 2022-01, Vol.148 (1) [Periódico revisado por pares]

New York: American Society of Civil Engineers

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10
Direct numerical simulation of turbulent non-Newtonian flow using OpenFOAM
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Direct numerical simulation of turbulent non-Newtonian flow using OpenFOAM

Zheng, E.Z. ; Rudman, M. ; Singh, J. ; Kuang, S.B.

Applied Mathematical Modelling, 2019-08, Vol.72, p.50-67 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Inc

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