Vytisknout
0551587 - ÚFM 2022 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Khalaj, O. - Jamshidi, M. - Saebnoori, E. - Mašek, B. - Stadler, C. - Svoboda, Jiří
Hybrid Machine Learning Techniques and Computational Mechanics: Estimating the Dynamic Behavior of Oxide Precipitation Hardened Steel.
IEEE Access. Roč. 9, neuvedeno (2021), s. 156930-156946. ISSN 2169-3536. E-ISSN 2169-3536
Grant CEP: GA ČR GX21-02203X
Institucionální podpora: RVO:68081723
Klíčová slova: oxide precipitation hardened (OPH) steels * tensile strength * artificial neural network (ANN)
Obor OECD: Thermodynamics
Impakt faktor: 3.476, rok: 2021
Způsob publikování: Open access
https://ieeexplore.ieee.org/document/9620029
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0328275
Khalaj, O. - Jamshidi, M. - Saebnoori, E. - Mašek, B. - Stadler, C. - Svoboda, Jiří
Hybrid Machine Learning Techniques and Computational Mechanics: Estimating the Dynamic Behavior of Oxide Precipitation Hardened Steel.
IEEE Access. Roč. 9, neuvedeno (2021), s. 156930-156946. ISSN 2169-3536. E-ISSN 2169-3536
Grant CEP: GA ČR GX21-02203X
Institucionální podpora: RVO:68081723
Klíčová slova: oxide precipitation hardened (OPH) steels * tensile strength * artificial neural network (ANN)
Obor OECD: Thermodynamics
Impakt faktor: 3.476, rok: 2021
Způsob publikování: Open access
https://ieeexplore.ieee.org/document/9620029
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0328275