dc.contributorBove Maximiliano, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.
dc.contributorNesmachnow Sergio, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.
dc.contributorDraper Martín, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.
dc.creatorBove, Maximiliano
dc.creatorNesmachnow, Sergio
dc.creatorDraper, Martín
dc.date.accessioned2022-12-26T12:41:27Z
dc.date.accessioned2023-07-13T17:11:27Z
dc.date.available2022-12-26T12:41:27Z
dc.date.available2023-07-13T17:11:27Z
dc.date.created2022-12-26T12:41:27Z
dc.date.issued2023
dc.identifierBove, 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.
dc.identifier1865-0929
dc.identifierhttp://icsc-cities.com/
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.12008/35395
dc.identifier1865-0937
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7423913
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.
dc.languageen
dc.languagees
dc.publisherSpringer
dc.relationCommunications in Computer and Information Science (CCIS, volume 1706), 2023, pp. 60-74.
dc.rightsLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
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)
dc.subjectCampo de velocidad de viento
dc.subjectSuperresolución
dc.subjectLarge Eddy Simulation
dc.subjectGenerative Adversarial Network
dc.titleSuper resolution generative adversarial network for velocity fields in Large Eddy Simulations
dc.typeArtículo


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