High accuracy methods and regularization techniques for fluid flows and fluid-fluid interaction
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 598706
- Danışmanlar: DR. ALEXANDER E. LABOVSKY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Michigan Technological University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 239
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
This dissertation contains several approaches to resolve irregularity issues of CFD problems, including a decoupling of non-linearly coupled uid- uid interaction, due to high Reynolds number. New models present not only regularize the linear systems but also produce high accurate solutions both in space and time. To achieve this goal, methods solve a computationally attractive arti cial viscosity approximation of the target problem, and then utilize a correction approach to make it high order accurate. This way, they all allow the usage of legacy code | a frequent requirement in the simulation of uid ows in complex geometries. In addition, they all pave the way for parallelization of the correction step, which roughly halves the computational time for each method, i.e. solves at about the same time that is required for DNS with arti cial viscosity. Also, methods present do not requires all over function evaluations as one can store them, and reuse for the correction steps. All of the chapters in this dissertation are self-contained, and introduce model rst, and then present both theoretical and computational ndings of the corresponding method.
Benzer Tezler
- Kanal tabanlı özellik temsili ve derin öğrenmeye dayalı uykululuk sınıflandırması
Drowsiness classification based on channel-based feature representation and deep learning
MUSTAFA RIFAT ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRAY ÖLMEZ
- Deep feature transfer from deep learning models into machine learning algorithms to classify COVID-19 from chest X-ray images
Göğüs röntgeni görüntülerinden COVID-19 sınıflandırması yapmak amacıyla derin öğrenme modellerinden makine öğrenmesi algoritmalarına derin öznitelik aktarımı
OZAN GÜLDALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL İNAN
- Exploiting clustering patterns in training sets to improve classification performance of fully connected layers
Tam bağlantılı katmanların sınıflandırma performansını iyileştirmek için eğitim setlerindeki kümeleme örüntülerinden faydalanma
TOLGA AHMET KALAYCI
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Integrate lightweight cryptography and monitoring framework for secure and efficient IoT-Enabled cloud system
Hafif şifreleme entegrasyonu Güvenlik için bir izleme ve değerlendirme çerçevesi IoT teknolojisiyle desteklenen verimli bir bulut tabanlı sistem
ZAID ABDULSALAM IBRAHIM ALMATWARI
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMAD ILYAS
- Application of hybrid simulation and improvement of decision tree algorithms for real-time transient stability prediction based on PMU measurements
PMU ölçümlerine dayalı gerçek zamanda geçici hal kararlılığı kestirimi için hibrit simülasyon uygulaması ve karar ağacı algoritmalarının geliştirilmesi
TOHID BEHDADNIA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ