Machbarkeitsstudie zur Koppelung von Methoden des maschinellen Lernens und CFD zur Vorhersage von Be- und Enttauung an Fahrzeugscheiben

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dc.bibliographicCitation.seriesTitleFAT-Schriftenreihe ; 398
dc.contributor.authorWesthoff , Andreas
dc.contributor.authorBahavar, Philipp
dc.contributor.authorHerzog, Sebastian
dc.contributor.authorKerl, Julian Christopher
dc.date.accessioned2026-01-07T16:01:15Z
dc.date.available2026-01-07T16:01:15Z
dc.date.issued2025
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/28533
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/27602
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationDeutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt - Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik
dc.relation.affiliationGeorg-August-Universität Göttingen - Drittes Physikalisches Institut
dc.relation.affiliationForschungsvereinigung Automobiltechnik e.V. (FAT)
dc.relation.affiliationVerband der Automobilindustrie e.V. (VDA )
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dc.subject.ddc000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke
dc.titleMachbarkeitsstudie zur Koppelung von Methoden des maschinellen Lernens und CFD zur Vorhersage von Be- und Enttauung an Fahrzeugscheibenger
dc.typeReport
dcterms.extent132 Seiten
tib.accessRightsopenAccess

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