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    Titel :

    Uncertainty Quantification for Calphad Models Enabled by Machine Learning


    Beteiligte:
    Otis, Richard (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    20.11.2019


    Medientyp :

    Sonstige


    Format :

    Keine Angabe


    Sprache :

    Englisch



    Applicability of machine learning in uncertainty quantification of turbulence models

    Matha, Marcel / Kucharczyk, Karsten | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2022

    Freier Zugriff

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    Matha, Marcel / Kucharczyk, Karsten | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2022

    Freier Zugriff

    Fusing Physics and Machine Learning in Uncertainty Quantification

    Geoffrey Bomarito / P Leser / J Warner et al. | NTRS


    Machine Learning for Uncertainty Quantification: Trusting the Black Box

    J. Warner / G. Bomarito / P. Leser et al. | NTIS | 2022


    Machine Learning based Uncertainty Quantification for Wind- Tracking Algorithms

    Su, Hui / Posselt, Derek / Nguyen, Hai et al. | NTRS | 2019