Innovative Digital Twins for Advanced Combustion Technologies

Projektinformationen

INVENT

ID Finanzhilfevereinbarung: 101123406

DOI

10.3030/101123406

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 6 Februar 2024

Startdatum 1 September 2024

Enddatum 28 Februar 2026

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

Keine Daten

EU-Beitrag

€ 150 000,00

Koordiniert durch

UNIVERSITE LIBRE DE BRUXELLES
Belgium

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (3)

Towards real-time digital twins of combustion systems via soft-clustered local reduced-order models

Autoren: Chiara Novelli; Alberto Procacci; Lorenzo Giuntini; Alessandro Piscopo; Axel Coussement; Alessandro Parente
Veröffentlicht in: Applications in Energy and Combustion Science, 2026, ISSN 2666-352X
Herausgeber: Elsevier Ltd
DOI: 10.1016/J.JAECS.2026.100466

Constrained reduced-order modeling using bounded Gaussian processes for physically consistent reacting flow predictions

Autoren: Muhammad Azam Hafeez; Alberto Procacci; Axel Coussement; Alessandro Parente
Veröffentlicht in: Energy and AI, 2025, ISSN 2666-5468
Herausgeber: Elsevier B.V.
DOI: 10.1016/J.EGYAI.2025.100554

Constrained reduced-order modeling of reacting flows using bounded Gaussian process likelihoods: application to a furnace operating under MILD conditions

Autoren: Muhammad Azam Hafeez; Alberto Procacci; Axel Coussement; Alessandro Parente
Veröffentlicht in: Proceedings of the Combustion Institute, 2025, ISSN 1873-2704
Herausgeber: Elsevier Ltd
DOI: 10.1016/J.PROCI.2025.105846