Amine ammar (37 risultati)
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Hardcover. Condizione: Brand New. 243 pages. 9.25x6.10x9.49 inches. In Stock.
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A Gentle Introduction to Data, Learning, and Model Order Reduction: Techniques and Twinning Methodologies (Studies in Big Data, 174)
Chinesta, Francisco; Cueto, Elías; Champaney, Victor; Ghnatios, Chady; Ammar, Amine; Hascoët, Nicolas; González, David; Alfaro, Icíar; Di Lorenzo, Daniele; Pasquale, Angelo; Baillargeat, Dominique
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Condizione: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Modeling micrometric and nanometric suspensions remains a major issue. They help to model the mechanical, thermal, and electrical properties, among others, of the suspensions, and then of the resulting product, in a controlled way, when considered… in material formation. In some cases, they can help to improve the energy transport performance. The optimal use of these products is based on an accurate prediction of the flow-induced properties of the suspensions and, consequently, of the resulting products and parts.The final properties of the resulting micro-structured fluid or solid are radically different from the simple mixing rule. In this book, we found numerous works addressing the description of these specific fluid behaviors.
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Condizione: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Condizione: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Lingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland 2022
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents the stream-tube method (STM), a method offering computational means of dealing with the two- and three-dimensional properties of numerous incompressible materials in static and dynamic conditions. The authors show that the kinem…atics and stresses associated with the flow and deformation in such materials can be treated by breaking the system down into simple computational sub-domains in which streamlines are straight and parallel and using one or two mapping functions in steady-state and non-steady-state conditions.The STM is considered for various problems in non-Newtonian fluid mechanics with different geometries. The book makes use of examples and applications to illustrate the use of the STM. It explores the possibilities of computation on simple mapped rectangular domains and three-dimensional parallel-piped domains under different conditions. Complex materials with memory are considered simply without particle tracking problems.Readers, including researchers, engineers and graduate students, with a foundational knowledge of calculus, linear algebra, differential equations and fluid mechanics will benefit most greatly from this book.
Lingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland 2021
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents the stream-tube method (STM), a method offering computational means of dealing with the two- and three-dimensional properties of numerous incompressible materials in static and dynamic conditions. The authors show that the kinematics a…nd stresses associated with the flow and deformation in such materials can be treated by breaking the system down into simple computational sub-domains in which streamlines are straight and parallel and using one or two mapping functions in steady-state and non-steady-state conditions.The STM is considered for various problems in non-Newtonian fluid mechanics with different geometries. The book makes use of examples and applications to illustrate the use of the STM. It explores the possibilities of computation on simple mapped rectangular domains and three-dimensional parallel-piped domains under different conditions. Complex materials with memory are considered simply without particle tracking problems.Readers, including researchers, engineers and graduate students, with a foundational knowledge of calculus, linear algebra, differential equations and fluid mechanics will benefit most greatly from this book.
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A Gentle Introduction to Data, Learning, and Model Order Reduction: Techniques and Twinning Methodologies (Studies in Big Data, 174)
Chinesta, Francisco; Cueto, Elías; Champaney, Victor; Ghnatios, Chady; Ammar, Amine; Hascoët, Nicolas; González, David; Alfaro, Icíar; Di Lorenzo, Daniele; Pasquale, Angelo; Baillargeat, Dominique
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A Gentle Introduction to Data, Learning, and Model Order Reduction: Techniques and Twinning Methodologies (Studies in Big Data, 174)
Chinesta, Francisco; Cueto, Elías; Champaney, Victor; Ghnatios, Chady; Ammar, Amine; Hascoët, Nicolas; González, David; Alfaro, Icíar; Di Lorenzo, Daniele; Pasquale, Angelo; Baillargeat, Dominique
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Da: Biblios, frankfurt am main, HESSE, GermaniaBiblios
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A Gentle Introduction to Data, Learning, and Model Order Reduction
Chinesta, Francisco; Cueto, Elías; Champaney, Victor; Ghnatios, Chady; Ammar, Amine; Hascoët, Nicolas; González, David; Alfaro, Icíar; Di Lorenzo, Daniele; Pasquale, Angelo; Baillargeat, Dominique
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Buch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Modeling micrometric and nanometric suspensions remains a major issue. They help to model the mechanical, thermal, and electrical properties, among others, of the suspensions, and then of the resulting product, in a controlled way, when consid…ered in material formation. In some cases, they can help to improve the energy transport performance. The optimal use of these products is based on an accurate prediction of the flow-induced properties of the suspensions and, consequently, of the resulting products and parts.The final properties of the resulting micro-structured fluid or solid are radically different from the simple mixing rule. In this book, we found numerous works addressing the description of these specific fluid behaviors.
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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Buch. Condizione: Neu. Statistical Fluid Dynamics | Amine Ammar | Buch | Gebunden | Englisch | 2022 | MDPI AG | EAN 9783036546551 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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