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Título:

Super resolution generative adversarial network for velocity fields in Large Eddy Simulations

Otros títulos:

Coordinador:

Director:

Compilador:

Autor:

Bove, Maximiliano
Nesmachnow, Sergio
Draper, Martín

Tutor:

Tipo de documento:

Artículo

Editor:

Palabras clave:

Campo de velocidad de viento
Superresolución
Large Eddy Simulation
Generative Adversarial Network

Descriptores:

Año de publicación:

2023

Contenido:

Resumen:

This article presents an approach for generating synthetic velocity fields in Large Eddy Simulations. This is a relevant problem, considering the high computational effort required to simulate turbulent flows with fine resolution. The proposed approach applies a Generative Adversarial Network, considering relevant information about horizontal slices of turbulent velocity fields. The approach is evaluated on a realworld case study: augmenting the resolution of horizontal velocity fields downstream of a wind turbine. The main results indicate that the proposed approach is able to generate high resolution images of horizontal velocity fields given a low resolution counterpart, without the need for explicitly performing computationally expensive Large Eddy Simulations.

Descripción:

Título del proyecto : Desarrollo de métodos computacionales de fidelidad múltiple e inteligencia artificial para el modelado del campo de velocidad de vientos en parques eólicos
Artículo presentado en el V Congreso Iberoamericano de Ciudades Inteligentes (ICSC-CITIES 2022), Cuenca, Ecuador, 28–30 nov 2022, publicado en la serie Communications in Computer and Information Science (CCIS) de Springer
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metadata.articulos.dc.description.uri:

Editorial:

Springer

EN:

Communications in Computer and Information Science (CCIS, volume 1706), 2023, pp. 60-74.

Financiadores:

Fondo sectorial de investigación a partir de datos, ANII (convocatoria 2018)

Citación:

Bove, M., Nesmachnow, S. y Draper, M. "Super resolution generative adversarial network for velocity fields in Large Eddy Simulations". Communications in Computer and Information Science (CCIS). [en línea]. 2023, vol. 1706, pp. 60-74.

Citación:

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ISBN:

e-ISBN:

ISSN:

1865-0929

ISMN:

Otros identificadores:

Cobertura geográfica:

Cobertura temporal:

Departamento académico:

Grupo de investigación:

Licencia:

Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)

Colecciones:

Publicaciones académicas y científicas
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