Computational Fluid Dynamics Expert System using Artificial Neural Networks

Rubio Calzado, Gonzalo; Valero Sánchez, Eusebio y Lanzan, Sven (2012). Computational Fluid Dynamics Expert System using Artificial Neural Networks. "International Journal of Engineering and Applied Sciences", v. 6 ; pp. 40-44. ISSN 2010-3999.

Descripción

Título: Computational Fluid Dynamics Expert System using Artificial Neural Networks
Autor/es:
  • Rubio Calzado, Gonzalo
  • Valero Sánchez, Eusebio
  • Lanzan, Sven
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: International Journal of Engineering and Applied Sciences
Fecha: 2012
Volumen: 6
Materias:
Palabras Clave Informales: Artificial Neural Network, Computational Fluid Dynamics, Optimization
Escuela: E.T.S.I. Aeronáuticos (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Matemática Aplicada y Estadística [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

Texto completo

[img]
Vista Previa
PDF (Document Portable Format) - Se necesita un visor de ficheros PDF, como GSview, Xpdf o Adobe Acrobat Reader
Descargar (424kB) | Vista Previa

Resumen

The design of a modern aircraft is based on three pillars: theoretical results, experimental test and computational simulations. As a results of this, Computational Fluid Dynamic (CFD) solvers are widely used in the aeronautical field. These solvers require the correct selection of many parameters in order to obtain successful results. Besides, the computational time spent in the simulation depends on the proper choice of these parameters. In this paper we create an expert system capable of making an accurate prediction of the number of iterations and time required for the convergence of a computational fluid dynamic (CFD) solver. Artificial neural network (ANN) has been used to design the expert system. It is shown that the developed expert system is capable of making an accurate prediction the number of iterations and time required for the convergence of a CFD solver.

Más información

ID de Registro: 16286
Identificador DC: http://oa.upm.es/16286/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:16286
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 11 Nov 2014 16:54
Ultima Modificación: 11 Nov 2014 16:54
  • Open Access
  • Open Access
  • Sherpa-Romeo
    Compruebe si la revista anglosajona en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Dulcinea
    Compruebe si la revista española en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Recolecta
  • e-ciencia
  • Observatorio I+D+i UPM
  • OpenCourseWare UPM