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Author(s)TitleIssue DateType
Rangel, Victor BitencourInfluência do tratamento da base de dados DNS na aplicação de técnicas de aprendizagem de máquina para melhorar acurácia de simulações RANSSep-2019Dissertação
Motta, Allan Barbosa GeoffroyFormulação teórico-numérica de acidificação de meios porosos de reservatórios petrolíferos com o objetivo do aumento de sua permeabilidadeMar-2018Dissertação
Macedo, Matheus de Souza SantosNew methodologies for machine learning assisted turbulence based on the transport equations for the Reynolds stress tensor and the Reynolds force vectorJul-2020Dissertação
Cruz, Matheus AltomareMachine learning techniques for accuracy improvement of RANS simulationsFeb-2018Dissertação
Fonseca, Eduardo FerreiraApplication of symmetry lters on a DNS database to build euclidean invariant data-driven turbulence models :a comparison between neural network and random forest machine learning techniquesDec-2020Dissertação
Machado, Pedro Perroni RezendeA comparative analysis between Newtonian laminarturbulent transition and viscoelastic drag reducing turbulent flows employing the DNS approachMar-2019Dissertação
Santos, Thiago Luiz Apolinário dosModelagem linear e não-linear para o tensor de Reynolds em escoamentos turbulentos em dutosJul-2019Dissertação
Sandoval, Gustavo Alonso BarrientosRheological and composition analyses of CO2 gas hydratesMar-2019Tese
Ventura, Vítor FigueirôaAnálise do termo de interação entre o fluido e o meio poroso obtido em teoria de mistura utilizando uma idealização não viscométrica do meio porosoMar-2018Dissertação
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