文献
J-GLOBAL ID:201802275832629906
整理番号:18A1148922
動径基底関数ニューラルネットワークを用いた航空機アルミニウム合金における疲れ亀裂成長速度の予測【JST・京大機械翻訳】
Prediction of fatigue crack growth rate in aircraft aluminum alloys using radial basis function neural network
著者 (5件):
Younis Hassaan Bin
(National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan)
,
Kamal Khurram
(National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan)
,
Sheikh Muhammad Fahad
(National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan)
,
Hamza Amir
(National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan)
,
Zafar Tayyab
(National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2018
号:
ICACI
ページ:
825-830
発行年:
2018年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)