Počet záznamů: 1  

Hybrid Machine Learning Techniques and Computational Mechanics: Estimating the Dynamic Behavior of Oxide Precipitation Hardened Steel

  1. SYS0551587
    LBL
      
    01000a^^22220027750^450
    005
      
    20230418204521.5
    014
      
    $a 85120078266 $2 SCOPUS
    014
      
    $a 000724466600001 $2 WOS
    017
      
    $a 10.1109/ACCESS.2021.3129454 $2 DOI
    100
      
    $a 20220113d m y slo 03 ba
    101
      
    $a eng $d eng
    102
      
    $a US
    200
    1-
    $a Hybrid Machine Learning Techniques and Computational Mechanics: Estimating the Dynamic Behavior of Oxide Precipitation Hardened Steel
    215
      
    $a 17 s.
    463
    -1
    $1 001 cav_un_epca*0461036 $1 011 $a 2169-3536 $e 2169-3536 $1 200 1 $a IEEE Access $v Roč. 9, neuvedeno (2021), s. 156930-156946 $1 210 $c Institute of Electrical and Electronics Engineers
    610
      
    $a oxide precipitation hardened (OPH) steels
    610
      
    $a tensile strength
    610
      
    $a artificial neural network (ANN)
    700
    -1
    $3 cav_un_auth*0325652 $a Khalaj $b O. $y CZ $4 070
    701
    -1
    $3 cav_un_auth*0419409 $a Jamshidi $b M. $y CZ $4 070
    701
    -1
    $3 cav_un_auth*0417735 $a Saebnoori $b E. $y IR $4 070
    701
    -1
    $3 cav_un_auth*0295148 $a Mašek $b B. $y CZ $4 070
    701
    -1
    $3 cav_un_auth*0070185 $a Stadler $b C. $y CZ $4 070
    701
    -1
    $3 cav_un_auth*0101329 $a Svoboda $b Jiří $p UFM-A $i Perspektivní vysokoteplotní materiály $j Advanced high temperature materials $w Advanced High-temperature Materials Group $4 070 $T Ústav fyziky materiálů AV ČR, v. v. i.
    856
      
    $u https://ieeexplore.ieee.org/document/9620029 $9 RIV
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.