A deep learning approach to wall-shear stress quantification: from numerical training to zero-shot experimental application
Lagemann, Esther ; Roeb, Julia
1,2; Brunton, Steven L.; Lagemann, Christian
1 Engler-Bunte-Institut (EBI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Technische Chemie (ITC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1,2; Brunton, Steven L.; Lagemann, Christian1 Engler-Bunte-Institut (EBI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Technische Chemie (ITC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Engler-Bunte-Institut (EBI) Institut für Technische Chemie (ITC) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsdatum | 10.07.2025 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISSN: 0022-1120, 1469-7645 KITopen-ID: 1000187831 |
| HGF-Programm | 38.05.01 (POF IV, LK 01) Anthropogenic Carbon Cycle |
| Erschienen in | Journal of Fluid Mechanics |
| Verlag | Cambridge University Press (CUP) |
| Band | 1014 |
| Seiten | Art.-Nr. A1 |
| Vorab online veröffentlicht am | 25.06.2025 |
| Nachgewiesen in | Web of Science OpenAlex Dimensions Scopus |