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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"



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Online Ressourcen
Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1351210122
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

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