Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://hdl.handle.net/20.500.12008/35395
Cómo citar
Título: | Super resolution generative adversarial network for velocity fields in Large Eddy Simulations |
Autor: | Bove, Maximiliano Nesmachnow, Sergio Draper, Martín |
Tipo: | Artículo |
Palabras clave: | Campo de velocidad de viento, Superresolución, Large Eddy Simulation, Generative Adversarial Network |
Fecha de publicación: | 2023 |
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 Documento de momento no disponible a texto completo |
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. |
ISSN: | 1865-0929 |
Licencia: | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
Aparece en las colecciones: | Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Mecánica de los Fluidos e Ingeniería Ambiental |
Ficheros en este ítem:
No hay ficheros asociados a este ítem.
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons