Katalog der Deutschen Nationalbibliothek

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Titel Application of machine learning-based algorithms to predict the stress-strain curves of additively manufactured mild steel out of its microstructural characteristics / Jorge Lizarazu, Ehsan Harirchian, Umar Arif Shaik, Mohammed Shareef, Annie Antoni-Zdziobek, Tom Lahmer
Person(en) Lizarazu, Jorge (Verfasser)
Harirchian, Ehsan (Verfasser)
Shaik, Umar Arif (Verfasser)
Shareef, Mohammed (Verfasser)
Antoni-Zdziobek, Annie (Verfasser)
Lahmer, Tom (Verfasser)
Verlag Weimar : Fakultät Bauingenieurwesen / Institut für Strukturmechanik (ISM)
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2023
Umfang/Format Online-Ressource (pdf)
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:gbv:wim2-20231207-65028
DOI: 10.1016/j.rineng.2023.101587
URL https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590123023007144 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
https://e-pub.uni-weimar.de/opus4/frontdoor/index/index/docId/6502 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n) Englisch (eng)
Anmerkungen In: Results in Engineering, 2023,Volume 20 (2023), S. 1-12
Schlagwörter Maschinelles Lernen ; Baustahl ; Spannungs-Dehnungs-Beziehung
DDC-Notation 620.0042 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau

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