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郝 佳
机械与车辆学院
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2024
A Flow Field Super-resolution Strategy for Direct Numerical Simulation Based on Physics-informed Convolutional Neural Networks
Ouyang, H., Zhu, Z., Zheng, W. &
Hao, J.
,
2024
,
在:
Journal of Physics: Conference Series.
2694
,
1
, 012009.
科研成果
:
期刊稿件
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会议文章
›
同行评审
开放访问
Flow Field
100%
Convolutional Neural Network
100%
Direct Numerical Simulation
100%
Flow Distribution
100%
Physics
100%
2020
A DATA-DRIVEN APPROACH for CREATIVE CONCEPT GENERATION and EVALUATION
Han, J., Forbes, H., Shi, F.,
Hao, J.
& Schaefer, D.,
2020
,
在:
Proceedings of the Design Society: DESIGN Conference.
1
,
页码 167-176
10 页码
科研成果
:
期刊稿件
›
会议文章
›
同行评审
开放访问
Early Phase
100%
Design Process
100%
Design Result
100%
31
引用 (Scopus)
2018
Exploring the impact of functional terms on idea generation in design
Hao, J.
, Wang, L., Han, J. & Schaefer, D.,
2018
,
在:
Proceedings of International Conference on Computers and Industrial Engineering, CIE.
2018-December
科研成果
:
期刊稿件
›
会议文章
›
同行评审
Constrains
100%
Effective Mean
100%
External Stimulus
100%
Idea Generation
100%
Functional Term
100%