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Applied Machine Learning to Predict Stress Hotspots in Materials
상세 프로파일
| 자료유형 | E-Book |
|---|---|
| 개인저자 | Mangal, Ankita. |
| 단체저자명 | Carnegie Mellon University. Materials Science and Engineering. |
| 서명/저자사항 | Applied Machine Learning to Predict Stress Hotspots in Materials. |
| 발행사항 | [S.l.] : Carnegie Mellon University., 2018 |
| 발행사항 | Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018 |
| 형태사항 | 148 p. |
| 소장본 주기 | School code: 0041. |
| ISBN | 9780438210714 |
| 일반주기 |
Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-12(E), Section: B.
Adviser: Elizabeth A. Holm. |
| 요약 | This work focuses on integrating crystal plasticity based deformation models and machine learning techniques to gain data driven insights about the microstructural properties of polycrystalline metals. An inhomogeneous stress distribution in ma |
| 일반주제명 | Materials science. |
| 언어 | 영어 |
| 기본자료 저록 | Dissertation Abstracts International79-12B(E). Dissertation Abstract International |
| 대출바로가기 | http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14999558 |
소장정보
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인쇄
| No. | 등록번호 | 청구기호 | 소장처 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 | 매체정보 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | WE00025405 | DP 620.11 | 가야대학교/전자책서버(컴퓨터서버)/ | 대출불가(별치) |
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