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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1351210122 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Advanced lifetime prediction and accelerated fatigue testing for heat-treated steel materials using Machine Learning and probabilistic methods |
| Person(en) |
Frie, Christian (Verfasser) Eberl, Christoph (Akademischer Betreuer) Eberl, Christoph Redenbach, Claudia |
| Organisation(en) |
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Institut für Mikrosystemtechnik (Mitwirkender) Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Fakultät für Angewandte Wissenschaften (Grad-verleihende Institution) |
| Verlag | Freiburg : Universität |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Hochschulschrift | Dissertation, Universität Freiburg, 2024 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:bsz:25-freidok-2603730 DOI: 10.6094/UNIFR/260373 |
| URL | https://freidok.uni-freiburg.de/data/260373 (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Schlagwörter |
Ermüdungsriss ; Künstliche Intelligenz ; Bayes-Modell ; Statistik ; Werkstoffkunde ; Maschinelles Lernen Materialermüdung* ; Lebensdauer* ; Ermüdung bei hohen Lastspielzahlen* ; Werkstoffschädigung* ; Zyklische Belastung* ; Ermüdungsriss* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 620.112 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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