Archivio Istituzionale della RicercaSACCAGGI, ENRICO
SACCAGGI, ENRICO
Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale
050876
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Application of a neural network for predicting the control effect on sweep events in a fully turbulent channel flow
2025 Saccaggi, E.; Di Cicca, G. M.
Bayesian optimization of an opposition control control strategy in a fully turbulent channel flow
2024 Saccaggi, Enrico; Di Cicca, Gaetano Maria
Genetic algorithm optimization of an opposition control strategy in a fully turbulent channel flow
2024 Saccaggi, Enrico; Di Cicca, Gaetano Maria
Multi-objective training of an algebraic heat flux model to cure model-data inconsistencies in the momentum treatment
2023 Saccaggi, E.; Fiore, M.; Koloszar, L.; Mendez, M.
| Citazione | Data di pubblicazione | Autori | File |
|---|---|---|---|
| Application of a neural network for predicting the control effect on sweep events in a fully turbulent channel flow / Saccaggi, E.; Di Cicca, G. M.. - ELETTRONICO. - (2025), pp. 1-11. (Intervento presentato al convegno AIAA AVIATION FORUM AND ASCEND, 2025 tenutosi a Las Vegas, Nevada, US nel 21-25 July 2025) [10.2514/6.2025-3022]. | 1-gen-2025 | Saccaggi E.Di Cicca G. M. | - |
| Bayesian optimization of an opposition control control strategy in a fully turbulent channel flow / Saccaggi, Enrico; Di Cicca, Gaetano Maria. - ELETTRONICO. - (2024), pp. 1-2. (Intervento presentato al convegno European Drag Reduction and Flow Control Meeting tenutosi a Turin (IT) nel 10-13 September 2024). | 1-gen-2024 | Saccaggi,EnricoDi Cicca, Gaetano Maria | - |
| Genetic algorithm optimization of an opposition control strategy in a fully turbulent channel flow / Saccaggi, Enrico; Di Cicca, Gaetano Maria. - ELETTRONICO. - (2024), pp. 1-14. (Intervento presentato al convegno 34th Congress of the International Council of the Aeronautical Sciences tenutosi a Florence (IT) nel 9-13 September 2024). | 1-gen-2024 | Saccaggi, EnricoDi Cicca, Gaetano Maria | icas2024_1208_paper.pdf |
| Multi-objective training of an algebraic heat flux model to cure model-data inconsistencies in the momentum treatment / Saccaggi, E.; Fiore, M.; Koloszar, L.; Mendez, M.. - (2023). (Intervento presentato al convegno Math 2 Product (M2P) Emerging Technologies in Computational Science for Industry, Sustainability and Innovation tenutosi a Taormina nel June 2023). | 1-gen-2023 | E. Saccaggi + | 87340ba1b76311ed9760000c29ddfc0c.pdf |