文献
J-GLOBAL ID:202202244324310478
整理番号:22A0454577
ディープラーニングアプローチによるショットピーニングを受けた傾斜ナノ構造316L鋼の疲労挙動と残留応力緩和の解析【JST・京大機械翻訳】
Analysing the Fatigue Behaviour and Residual Stress Relaxation of Gradient Nano-Structured 316L Steel Subjected to the Shot Peening via Deep Learning Approach
著者 (4件):
Maleki Erfan
(Department of Mechanical Engineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy)
,
Unal Okan
(Department of Mechanical Engineering, Karabuk University, Karabuk, Turkey)
,
Guagliano Mario
(Department of Mechanical Engineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy)
,
Bagherifard Sara
(Department of Mechanical Engineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy)
資料名:
Metals and Materials International
(Metals and Materials International)
巻:
28
号:
1
ページ:
112-131
発行年:
2022年
JST資料番号:
W0990A
ISSN:
1598-9623
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
ドイツ (DEU)
言語:
英語 (EN)