Košík

  1. 1.
    0548681 - ÚFM 2022 RIV CH eng J - Článek v odborném periodiku
    Khalaj, O. - Ghobadi, M. - Saebnoori, E. - Zarezadeh, A. - Shishesaz, M. - Mašek, B. - Stadler, C. - Svoboda, Jiří
    Development of Machine Learning Models to Evaluate the Toughness of OPH Alloys.
    Materials. Roč. 14, č. 21 (2021), č. článku 6713. E-ISSN 1996-1944
    Grant CEP: GA ČR GX21-02203X
    Institucionální podpora: RVO:68081723
    Klíčová slova: artificial neural-networks * mechanical-properties * sensitivity-analysis * compressive strength * new-generation * grain-growth * ods steel * regression * prediction * microstructure * Oxide Precipitation-Hardened (OPH) alloys * tensile test * toughness * artificial neural network (ANN) * particle swarm optimization * anfis * Fe-Al-O
    Obor OECD: Thermodynamics
    Impakt faktor: 3.623, rok: 2020
    Způsob publikování: Open access
    https://www.mdpi.com/1996-1944/14/21/6713
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0324865