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Un nuevo estándar mejora los métodos de optimización multi-objetivo offline en varios campos.

Este método mejora la precisión y eficiencia de la CFD usando aprendizaje automático.

GSDO optimiza problemas complejos sin necesitar derivados.

Los métodos de múltiples tasas mejoran la eficiencia de simulación para sistemas dinámicos con tasas de cambio variables.

Estudia las influencias en las películas líquidas que caen sobre superficies onduladas calentadas.

Este artículo examina cómo las partículas influyen en el comportamiento de los fluidos cerca de las superficies.

RKGC mejora la precisión y consistencia en simulaciones de fluidos usando SPH.

Un estudio revela cómo las superficies texturizadas afectan el movimiento de fluidos y la dinámica del flujo.

Desarrollamos métodos para refinar modelos usando observaciones ruidosas e indirectas.

Presentando un nuevo método para mejores soluciones en tareas complejas de ingeniería y robótica.

Explora el robusto radio de inestabilidad y su importancia en los sistemas de control.

El tamaño de grano afecta las propiedades del material y su rendimiento en aplicaciones de ingeniería.

La investigación sobre solitones revela nuevas aplicaciones en materiales versátiles.

Una visión general de los parches de vórtices de Sadovskii y su importancia en la dinámica de fluidos.

Nuevos materiales mejoran la gestión de la luz en diversas tecnologías.

Una nueva herramienta ayuda a estudiar el comportamiento de los fluidos bajo condiciones de choque usando aprendizaje automático.

Estudio de cómo las zonas de reacción gruesas impactan el comportamiento de la llama en canales estrechos.

El estudio destaca el papel de la calefacción de Joule en la transferencia de calor y la generación de entropía en flujos MHD.

Investigar la estabilidad energética en simulaciones de cristales mejora las predicciones del comportamiento de los materiales.

Explorando nuevos métodos para entender el movimiento de fluidos en materiales porosos.

Un estudio revela las propiedades de BaIrGe, un material superconductores prometedor.

Un nuevo enfoque para analizar la dinámica de fluidos utilizando datos de MRI.

Explorando la dinámica del movimiento de fluidos en materiales porosos y sus implicaciones.

La investigación sobre métodos de momentos mejora la comprensión del comportamiento de las partículas en los gases.

Examinando el papel de los estimadores BLMMSE en mejorar la estimación de canales MIMO.

Este artículo examina cómo se mueve el líquido en envases cilíndricos agitados.

Una mirada a la dinámica de fluidos y la transición del orden al caos.

Los investigadores desarrollan métodos para simular el movimiento y las interacciones de las partículas de manera precisa.

La investigación revela cómo el sonido interactúa con las capas de corte en fluidos a alta velocidad.

Nuevos marcos para modelar de manera eficiente sistemas complejos interconectados en vehículos electrificados.

Un modelo nuevo explica cómo los polímeros vivos responden al estrés.

Explora la importancia del modelado de flujo multicomponente en varias aplicaciones.

Este artículo habla sobre predecir sistemas débilmente turbulentos usando observaciones limitadas y métodos avanzados.

Técnicas para mejorar la precisión de las soluciones numéricas en ciencia e ingeniería.

Nuevas arquitecturas de redes neuronales mejoran la estabilidad y precisión al resolver ecuaciones diferenciales parciales.

Un nuevo enfoque para sistemas no lineales mejora la eficiencia y precisión del modelado.

Aprende cómo los predictores basados en núcleos mejoran nuestra capacidad para manejar sistemas no lineales.

Analizando métodos para mejorar la precisión del campo de presión a partir de datos de flujo de fluidos.

Analizando métodos de corrección de presión para la gestión de errores en simulaciones de dinámica de fluidos.

Una mirada a cómo las burbujas influyen en el comportamiento de los fluidos y la turbulencia.