文献
J-GLOBAL ID:202202270041648193
整理番号:22A0563549
遺伝的アルゴリズムによる機械学習の統合による低合金鋼のクリープ寿命の高スループットマップ設計【JST・京大機械翻訳】
High-throughput map design of creep life in low-alloy steels by integrating machine learning with a genetic algorithm
著者 (5件):
Wang Chenchong
(State Key Laboratory of Rolling and Automation, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China)
,
Wei Xiaolu
(State Key Laboratory of Rolling and Automation, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China)
,
Ren Da
(State Key Laboratory of Rolling and Automation, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China)
,
Wang Xu
(School of Mechanical Engineering, Liaoning Petrochemical University, Fushun 113001, China)
,
Xu Wei
(State Key Laboratory of Rolling and Automation, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China)
資料名:
Materials & Design
(Materials & Design)
巻:
213
ページ:
Null
発行年:
2022年
JST資料番号:
A0495B
ISSN:
0264-1275
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)