Výsledky vyhledávání
- 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: 3.748, rok: 2021
Způsob publikování: Open access
https://www.mdpi.com/1996-1944/14/21/6713
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0324865 - 2.0382169 - ÚTIA 2013 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
Duarte-Mermoud, M.A. - Ordonez-Hurtado, R.H. - Zagalak, Petr
A method for determining the non-existence of a common quadratic Lyapunov function for switched linear systems based on particle swarm optimisation.
International Journal of Systems Science. Roč. 43, č. 11 (2012), s. 2015-2029. ISSN 0020-7721. E-ISSN 1464-5319
Grant CEP: GA ČR(CZ) GAP103/12/2431
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Switched linear systems * Lyapunov function * particle swarm optimization
Kód oboru RIV: BC - Teorie a systémy řízení
Impakt faktor: 1.305, rok: 2012
http://library.utia.cas.cz/separaty/2012/AS/zagalak-0382169.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0212468