Titel |
Machine learning–based analysis of in-cylinder flow fields to predict combustion engine performance / Alexander Hanuschkin, Steffen Schober, Johannes Bode, Jürgen Schorr, Benjamin Böhm, Christian Krüger, Steven Peters |
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Beteiligt |
Alexander Hanuschkin (Verfasser)
Steffen Schober (Verfasser) Johannes Bode (Verfasser) Jürgen Schorr (Verfasser) |
Erschienen |
Darmstadt: Universitäts- und Landesbibliothek |
Umfang |
Online-Ressource |
Sprache |
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Land |
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Themengebiet |
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Thema |
Gasoline combustion engine
cycle-to-cycle variations high-speed scanning particle image velocimetry binary classifier
feature importance
neural network |
DDC-Notation |
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Persistent Identifier |
urn:nbn:de:tuda-tuprints-160511 (URN) |
Weitere Angaben |
In: International Journal of Engine Research, 22, (1), SAGE Publications, ISSN 1468-0874 |
Datensatz-ID |
1330367456 |
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