文献
J-GLOBAL ID:202202223153853096
整理番号:22A0159421
強化硬度を有する高エントロピー合金の合理的設計を促進するための機械学習ベース合金設計システム【JST・京大機械翻訳】
A machine learning-based alloy design system to facilitate the rational design of high entropy alloys with enhanced hardness
著者 (7件):
Yang Chen
(Department of Chemistry, College of Sciences, Shanghai University, Shanghai 200444, China)
,
Ren Chang
(Institute of Materials, Shanghai University, Shanghai 200444, China)
,
Jia Yuefei
(Institute of Materials, Shanghai University, Shanghai 200444, China)
,
Wang Gang
(Institute of Materials, Shanghai University, Shanghai 200444, China)
,
Li Minjie
(Department of Chemistry, College of Sciences, Shanghai University, Shanghai 200444, China)
,
Lu Wencong
(Department of Chemistry, College of Sciences, Shanghai University, Shanghai 200444, China)
,
Lu Wencong
(Materials Genome Institute, Shanghai University, Shanghai 200444, China)
資料名:
Acta Materialia
(Acta Materialia)
巻:
222
ページ:
Null
発行年:
2022年
JST資料番号:
A0316A
ISSN:
1359-6454
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
イギリス (GBR)
言語:
英語 (EN)