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Convolutional neural networks for additively manufactured hot work steel H11: classification and prediction of mechanical properties
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In
The international journal of advanced manufacturing technology 140(11/12), Seiten/Artikel-Nr.:6249-6264
2025
Online
DOI: 10.1007/s00170-025-16601-9
DOI: 10.18154/RWTH-2025-08300
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1019275/files/1019275.pdf
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Gießereiwesen und Gießerei-Institut (526110)
- Fachgruppe für Materialwissenschaft und Werkstofftechnik (520000)
- Fachgruppe Mathematik (110000)
- Lehrstuhl für Angewandte Mathematik und Institut für Geometrie und Praktische Mathematik (111410)
Projekte
- DFG project G:(GEPRIS)390621612 - EXC 2023: Internet of Production (IoP) (390621612) (390621612)
- WS-B1.I-neu - Injection Moulding (X080067-WS-B1.I-neu) (X080067-WS-B1.I-neu)
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Additive manufacturing (frei) ; Convolutional neural network (frei) ; Hot work steel (frei) ; Machine learning (frei) ; Mechanical properties (frei) ; PBF-LB/M (frei) ; microstructure (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 670
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105017826818
WOS Core Collection: WOS:001585496900001
Interne Identnummern
RWTH-2025-08300
Datensatz-ID: 1019275
Beteiligte Länder
Germany
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; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; DEAL Springer ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
| Typ | Amount | VAT | Currency | Share | Status | Cost centre |
| Hybrid-OA | 2600.00 | 182.00 | EUR | 96.30 % | (DEAL) | 021000-111410 |
| Other | 100.00 | 7.00 | EUR | 3.70 % | (DEAL) | 021000-111410 |
| Sum | 2700.00 | 189.00 | EUR | |||
| Total | 2889.00 |
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