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    Development of correlation model for cavitating spray using Eulerian simulations.
    Liu, Xinlei ; Guo, Junjun ; et al.
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 25 (2024-04-01), Heft 4, S. 613-630
    academicJournal
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    Evaluation of the sample size requirements of machine learning models used in engine design and research.
    Ravindran, Arun C ; Kokjohn, Sage L
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 24 (2023-07-01), Heft 7, S. 2973-2990
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Deep learning based techniques for flame identification in optical engines.
    Henrique Rufino, Caio ; Moraes Coraça, Eduardo ; et al.
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 24 (2023-05-01), Heft 5, S. 1877-1891
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Physical-oriented and machine learning-based emission modeling in a diesel compression ignition engine: Dimensionality reduction and regression.
    Mohammad, Aran ; Rezaei, Reza ; et al.
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 24 (2023-03-01), Heft 3, S. 904-918
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Optimization of the exergy efficiency, exergy destruction, and engine noise index in an engine with two direct injectors using NSGA-II and artificial neural network.
    Shirvani, Saeid ; Shirvani, Sasan ; et al.
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 24 (2023-02-01), Heft 2, S. 579-594
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Support vector machine based emissions modeling using particle swarm optimization for homogeneous charge compression ignition engine.
    Gordon, David ; Norouzi, Armin ; et al.
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 24 (2023-02-01), Heft 2, S. 536-551
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    On the use of artificial neural networks to model the performance and emissions of a heavy-duty natural gas spark ignition engine.
    Huang, Qiao ; Liu, Jinlong ; et al.
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 23 (2022-11-01), Heft 11, S. 1879-1898
    academicJournal
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    Modeling the emissions of a gasoline engine during high-transient operation using machine learning approaches.
    Moradi, Mohammad Hossein ; Heinz, Alexander ; et al.
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 23 (2022-10-01), Heft 10, S. 1708-1716
    academicJournal
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    Application of an automated machine learning-genetic algorithm (AutoML-GA) coupled with computational fluid dynamics simulations for rapid engine design optimization.
    Owoyele, Opeoluwa ; Pal, Pinaki ; et al.
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 23 (2022-09-01), Heft 9, S. 1586-1601
    academicJournal
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    Machine Learning and transcritical sprays: A demonstration study of their potential in ECN Spray-A.
    Koukouvinis, Phoevos ; Rodriguez, Carlos ; et al.
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 23 (2022-09-01), Heft 9, S. 1556-1572
    academicJournal
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    Deep feature learning of in-cylinder flow fields to analyze cycle-to-cycle variations in an SI engine.
    Dreher, Daniel ; Schmidt, Marius ; et al.
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 22 (2021-11-01), Heft 11, S. 3263-3285
    Online academicJournal
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    Active-exploration-based generation of combustion-model adjusting to occasional rapid changes in mixed ratio of various fuel types.
    Esaki, Kanako ; Ito, Kiyoto ; et al.
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 22 (2021-09-01), Heft 9, S. 2767-2778
    Online academicJournal
    Zugriff:
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    A correlation-based model order reduction approach for a diesel engine NO<subscript>x</subscript> and brake mean effective pressure dynamic model using machine learning.
    Norouzi, Armin ; Aliramezani, Masoud ; et al.
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 22 (2021-08-01), Heft 8, S. 2654-2672
    Online academicJournal
    Zugriff:
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    Exploring the potential of machine learning in reducing the computational time/expense and improving the reliability of engine optimization studies.
    Kavuri, Chaitanya ; Kokjohn, Sage L.
    In: International Journal of Engine Research (Sage Publications, Ltd.), Jg. 21 (2020-09-01), Heft 7, S. 1251-1270
    Online academicJournal
    Zugriff:
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