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J-GLOBAL ID：202002272462264660   Reference number：20A0326896

A predictive failure framework for brittle porous materials via machine learning and geometric matching methods

機械学習と幾何学的マッチング法による脆性多孔質材料の予測故障フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Author (2)： Karakoc Alp (Department of Bioproducts and Biosystems, Aalto University, Espoo, Finland) ,  Keles OEzguer (Chemical and Materials Engineering Department, San Jose State University, San Jose, CA, USA)
Material： Journal of Materials Science  (J Mater Sci)
Volume： 55  Issue： 11  Page： 4734-4747  Publication year： 2020 
JST Material Number： B0722A  ISSN： 0022-2461  CODEN： JMTSAS  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Germany, Federal Republic of (DEU)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Abstract: Brittle porous mater...

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Thesaurus term： *brittleness ,  fuel cell ,  insulator ,  *failure ,  normalization ,  brittle fracture ,  medium ,  *matching(graph) ,  glass ,  axial load ,  fracture strength ,  reliability(property) ,  *machine learning ,  tensile load ,  neural network(biomodel)

JST classification (1)： Secondary batteries  (YB04030K)

Terms in the title (8)： 機械学習 ,  幾何学 ,  マッチング ,  脆性 ,  多孔質材料 ,  予測 ,  故障 ,  フレームワーク