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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/35395 Cómo citar
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorBove, Maximiliano-
dc.contributor.authorNesmachnow, Sergio-
dc.contributor.authorDraper, Martín-
dc.date.accessioned2022-12-26T12:41:27Z-
dc.date.available2022-12-26T12:41:27Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationBove, 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.es
dc.identifier.issn1865-0929-
dc.identifier.urihttp://icsc-cities.com/-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12008/35395-
dc.descriptionTítulo del proyecto : Desarrollo de métodos computacionales de fidelidad múltiple e inteligencia artificial para el modelado del campo de velocidad de vientos en parques eólicoses
dc.descriptionArtículo 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 Springeres
dc.descriptionDocumento de momento no disponible a texto completoes
dc.description.abstractThis 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.es
dc.description.sponsorshipFondo sectorial de investigación a partir de datos, ANII (convocatoria 2018)es
dc.format.extent15 p.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoenes
dc.language.isoeses
dc.publisherSpringeres
dc.relation.ispartofCommunications in Computer and Information Science (CCIS, volume 1706), 2023, pp. 60-74.es
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subjectCampo de velocidad de vientoes
dc.subjectSuperresoluciónes
dc.subjectLarge Eddy Simulationes
dc.subjectGenerative Adversarial Networkes
dc.titleSuper resolution generative adversarial network for velocity fields in Large Eddy Simulationses
dc.typeArtículoes
dc.contributor.filiacionBove Maximiliano, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionNesmachnow Sergio, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionDraper Martín, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)es
dc.identifier.eissn1865-0937-
Aparece en las colecciones: Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Mecánica de los Fluídos e Ingenieria Ambiental

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