guest ::
Damage Analysis in Dual-Phase Steel Using Deep Learning : Transfer from Uniaxial to Biaxial Straining Conditions by Image Data Augmentation
; ; ; ;
In
JOM : a publication of the Minerals, Metals & Materials Society (TMS) 72(12), Seiten/Artikel-Nr.:4420-4430
2020
Online
DOI: 10.1007/s11837-020-04404-0
DOI: 10.18154/RWTH-2020-10471
URL: http://publications.rwth-aachen.de/record/804694/files/804694.pdf
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Werkstoffphysik und Institut für Metallkunde und Materialphysik (523110)
- Fachgruppe für Materialwissenschaft und Werkstofftechnik (520000)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 670
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85092665508
WOS Core Collection: WOS:000578353600001
Interne Identnummern
RWTH-2020-10471
Datensatz-ID: 804694
Beteiligte Länder
Germany
Related:
Dissertation / PhD Thesis
Investigation of damage sites in dual phase microstructures by artificial intelligence
Aachen : RWTH Aachen University 1 Online-Ressource : Illustrationen (2024) [10.18154/RWTH-2024-06967] = Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2024, Kumulative Dissertation
Files
BibTeX |
EndNote:
XML,
Text |
RIS
; 
; 
; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; DEAL Springer ; Essential Science Indicators ; IF < 5 ; JCR ; SCOPUS ; Science Citation Index ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
| Typ | Amount | VAT | Currency | Share | Status | Cost centre |
| Hybrid-OA | 1562.38 | 240.01 | EUR | 100.00 % | (DEAL) | |
| Sum | 1562.38 | 240.01 | EUR | |||
| Total | 1802.39 |
PDF