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Titlebook: Das Verhalten von überschallstr?mungen bei Drucken unter 1 Torr; Rudolf Jaeckel,Horst Kutscher Book 1959 Springer Fachmedien Wiesbaden 195

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41#
發(fā)表于 2025-3-28 15:28:50 | 只看該作者
,Konstruktion von Str?mungsbildern in ebener N?herung,
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發(fā)表于 2025-3-28 19:35:35 | 只看該作者
Das Verhalten von überschallstr?mungen bei Drucken unter 1 Torr
43#
發(fā)表于 2025-3-28 23:27:18 | 只看該作者
44#
發(fā)表于 2025-3-29 03:27:56 | 只看該作者
Ofra Walter,Jonathan Kasler,Surekha Routrayus der Mündung der Treibdüse eine Dampfstr?mung und zwar als laminare überschallstr?mung austrat, deren weitere Expansion vom Umgebungsdruck abh?ngig war und zwar derart, da? sich der ?ffnungskegel der austretenden Str?mung mit abnehmendem Umgebungsdruck erweiterte.
45#
發(fā)表于 2025-3-29 08:42:09 | 只看該作者
,Gesamtdiskussion über den Str?mungsvorgang in den Düsen,us der Mündung der Treibdüse eine Dampfstr?mung und zwar als laminare überschallstr?mung austrat, deren weitere Expansion vom Umgebungsdruck abh?ngig war und zwar derart, da? sich der ?ffnungskegel der austretenden Str?mung mit abnehmendem Umgebungsdruck erweiterte.
46#
發(fā)表于 2025-3-29 12:59:24 | 只看該作者
47#
發(fā)表于 2025-3-29 19:32:07 | 只看該作者
,Experimentelle Beobachtung von Str?mungsbildern,s hier am zweckm??igsten, die Methode der elektrischen Anregung zu verwenden. In einer vorhergehenden Arbeit hatte N?LLER diese Methode auf die Beobachtung von Quecksilberdampfstr?men angewendet. Er ging dabei in der Weise vor, da? er den Quecksilberdampf selber durch eine hochfrequente, verh?ltnism??ig niedrige Spannung zum Leuchten anregte.
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發(fā)表于 2025-3-29 23:43:22 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 03:12:28 | 只看該作者
Numerical Study of the Motion and Deformation of Two-Dimensional Bubbles by a Vortex Methodoint out the viscous character of the δ. regularization. The evolution of circular and elliptical bubbles was studied. The numerical experiments showed great sensitivity of the evolved forms to the initial conditions.
50#
發(fā)表于 2025-3-30 08:02:43 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-030-17391-3inally realizes face morphing detection. Experimental results and analysis show that it can effectively locate the region of morphing artifacts, and outperforms the existing deep learning-based blind face morphing detection frameworks.
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