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Determination of mechanical properties of physical vapor deposition tool coatings using machine learning
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In
Tool Wear Prediction of Coated Cutting Tools using Grey Box Models / Guest Editors: Prof. Dr.-Ing. Jan Dege, Prof. Dr. Martin Dienwiebel
In
Wear : an international journal on the science and technology of friction, lubrication and wear 580/581, Seiten/Artikel-Nr.:206296
2025
Online
DOI: 10.1016/j.wear.2025.206296
DOI: 10.18154/RWTH-2025-07690
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1018095/files/1018095.pdf
Einrichtungen
Projekte
- OAPKF - Open-Access-Publikation mit Unterstützung der RWTH Aachen University (021000-OAPKF) (021000-OAPKF)
- DFG project G:(GEPRIS)521383048 - Entwicklung eines Greybox-Modells zur Prognose des Werkzeugverschleißes von PVD-Hartstoffschichten für die Schlichtbearbeitung - GreyProPVD (521383048) (521383048)
- DFG project G:(GEPRIS)499723700 - SPP 2402: Greybox-Modelle zur Qualifizierung beschichteter Werkzeuge für die Hochleistungszerspanung (499723700) (499723700)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 670
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article/Contribution to a book
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105013648627
Interne Identnummern
RWTH-2025-07690
Datensatz-ID: 1018095
Beteiligte Länder
Germany
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; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; IF >= 5 ; JCR ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
PDF