文献
J-GLOBAL ID:202202246148051492
整理番号:22A0926384
人工知能材料選択(AIMS)フレームワークを用いたデータ駆動形状記憶合金の発見【JST・京大機械翻訳】
Data-driven shape memory alloy discovery using Artificial Intelligence Materials Selection (AIMS) framework
著者 (5件):
Trehern W.
(Department of Materials Science and Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA)
,
Ortiz-Ayala R.
(Department of Materials Science and Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA)
,
Atli K.C.
(Department of Materials Science and Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA)
,
Arroyave R.
(Department of Materials Science and Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA)
,
Karaman I.
(Department of Materials Science and Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA)
資料名:
Acta Materialia
(Acta Materialia)
巻:
228
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)