Výsledky vyhledávání
- 1.0560556 - ÚFM 2023 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
Khalaj, O. - Ghobadi, M. - Zarezadeh, A. - Saebnoori, E. - Jirková, H. - Chocholaty, O. - Svoboda, Jiří
Potential role of machine learning techniques for modeling the hardness of OPH steels.
Materials Today Communications. Roč. 26, MAR (2021), č. článku 101806. ISSN 2352-4928. E-ISSN 2352-4928
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA17-01641S
Institucionální podpora: RVO:68081723
Klíčová slova: Oxide Precipitation Hardened (OPH) steels * Hardness * Heat treatment * Artificial neural network (ANN) * anfis * Fe-Al-O
Obor OECD: Materials engineering
Impakt faktor: 3.662, rok: 2021
Způsob publikování: Omezený přístup
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352492820328178?via%3Dihub
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0333426 - 2.0551587 - 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 - 3.0548681 - 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: 3.748, rok: 2021
Způsob publikování: Open access
https://www.mdpi.com/1996-1944/14/21/6713
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0324865