Deep reinforcement learning-based digital twin for droplet microfluidics control
autor
Gyimah, Nafisat
Scheler, Ott
Rang, Toomas
Pardy, Tamas
vastutusandmed
Nafisat Gyimah, Ott Scheler, Toomas Rang, Tamás Pardy
allikas
Physics of Fluids
kirjastus/väljaandja
AIP
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 35, 8
ilmumisaasta
2023
leheküljed
art. 082020
leitav
https://doi.org/10.1063/5.0159981
märksõna
mikrovedelikundus
algoritmid
tehisõpe
vedelikud
TTÜ märksõna
digikaksikud
võtmesõna
computational fluid dynamics
deep learning
e-learning
microfluidics
ISSN
1070-6631
märkused
Bibliogr.: 66 ref
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
Scopus
https://www.scopus.com/sourceid/29210
https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85169800005&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&sid=443787aa9b1ca10ee6304e8733795725&sot=b&sdt=b&s=TITLE-ABS-KEY%28%22Deep+reinforcement+learning-based+digital+twin+for+droplet+microfluidics+control%22%29&sl=266&sessionSearchId=443787aa9b1ca10ee6304e8733795725&relpos=0
WOS
https://jcr.clarivate.com/jcr-jp/journal-profile?journal=PHYS%20FLUIDS&year=2023
https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:001053895200005
kategooria (üld)
Engineering
Tehnika
Physics and astronomy
Füüsika ja astronoomia
Chemical engineering
Keemiatehnoloogia
kategooria (alam)
Engineering. Computational mechanics
Tehnika. Arvutusmehaanika
Engineering. Mechanical engineering
Tehnika. Masinaehitus
Physics and astronomy. Condensed matter physics
Füüsika ja astronoomia. Kondenseeritud aine füüsika
Engineering. Mechanics of materials
Tehnika. Materjalide mehaanika
Chemical engineering. Fluid flow and transfer processes
Keemiatehnoloogia. Vedeliku voolu- ja ülekandeprotsessid
kvartiil
Q1
TTÜ struktuuriüksus
Thomas Johann Seebecki elektroonikainstituut
keemia ja biotehnoloogia instituut
keel
inglise