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Physics-based digital twins for autonomous thermal food processing: Efficient, non-intrusive reduced-order modeling

Kannapinn, Maximilian ; Pham, Minh Khang ; Schäfer, Michael (2022)
Physics-based digital twins for autonomous thermal food processing: Efficient, non-intrusive reduced-order modeling.
In: Innovative Food Science and Emerging Technologies, 81
doi: 10.1016/j.ifset.2022.103143
Artikel, Bibliographie

Typ des Eintrags: Artikel
Erschienen: 2022
Autor(en): Kannapinn, Maximilian ; Pham, Minh Khang ; Schäfer, Michael
Art des Eintrags: Bibliographie
Titel: Physics-based digital twins for autonomous thermal food processing: Efficient, non-intrusive reduced-order modeling
Sprache: Englisch
Publikationsjahr: 30 August 2022
Verlag: Elsevier
Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: Innovative Food Science and Emerging Technologies
Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: 81
DOI: 10.1016/j.ifset.2022.103143
URL / URN: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S146685642...
Zusätzliche Informationen:

Paper No. 103143

Fachbereich(e)/-gebiet(e): 16 Fachbereich Maschinenbau
16 Fachbereich Maschinenbau > Fachgebiet für Numerische Berechnungsverfahren im Maschinenbau (FNB)
Exzellenzinitiative
Exzellenzinitiative > Graduiertenschulen
Exzellenzinitiative > Graduiertenschulen > Graduate School of Computational Engineering (CE)
Hinterlegungsdatum: 10 Okt 2022 06:35
Letzte Änderung: 10 Okt 2022 06:35
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