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Transfer-learned Kolosov–Muskhelishvili informed neural networks for fracture mechanics
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In
Theoretical and applied fracture mechanics 144, Seiten/Artikel-Nr.:105582
2026
Online
DOI: 10.1016/j.tafmec.2026.105582
DOI: 10.18154/RWTH-2026-04141
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1033427/files/1033427.pdf
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Werkstoffmodellierung in der Umformtechnik (522520 ; 522510)
- Fachgruppe 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-s2.0-105033917114
WOS Core Collection: WOS:001729497500001
OpenAlex: W7140308016
Interne Identnummern
RWTH-2026-04141
Datensatz-ID: 1033427
Beteiligte Länder
Germany, Peoples R China
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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
| Typ | Amount | VAT | Currency | Share | Status | Cost centre |
| Hybrid-OA | 2652.00 | 185.64 | EUR | 96.82 % | (DEAL) | 021000-522510 |
| Other | 87.00 | 6.09 | EUR | 3.18 % | (DEAL) | 021000-522510 |
| Sum | 2739.00 | 191.73 | EUR | |||
| Total | 2930.73 |
Record created 2026-04-13, last modified 2026-10-29
OpenAccess:
PDF
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