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【2h】

Artificial Neural Network Approach for Prediction of Titanium Alloy Stress-Strain Curve

机译：人工神经网络方法预测钛合金的应力-应变曲线

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作者
Srinivasu G.; Rao R.N.; Nandy T.K.; Bhattacharjee Amit;
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年度 2012
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1. Mechanical and microstructural properties prediction by artificial neural networks in FSW processes of dual phase titanium alloys [J] . Gianluca Buffa, Livan Fratini, Fabrizio Micari Journal of Manufacturing Processes . 2012,第3期

机译：双相钛合金FSW过程中人工神经网络的力学和显微组织性能预测
2. Microstructure prediction of two-phase titanium alloy during hot forging using artificial neural networks and FE simulation [J] . Jeoung Han Kim, N. S. Reddy, Jong Taek Yeom, Metals and Materials International . 2009,第3期

机译：基于人工神经网络和有限元模拟的热锻两相钛合金组织预测
3. Microstructure Prediction of Two-Phase Titanium Alloy during Hot Forging Using Artificial Neural Networks and FE simulation [J] . Jeoung Han Kim, N. S. Reddy, Jong Taek Yeom Metals and Materials International . 2009,第3期

机译：人工神经网络和有限元模拟预测热锻过程中两相钛合金的组织
4. Artificial Neural Network Approach for Prediction of Titanium alloy Stress-Strain Curve [C] . Srinivasu G, R.N. Rao, T.K. Nandy International Conference on Modelling Optimization and Computing . 2013

机译：钛合金应力 - 应变曲线预测的人工神经网络方法
5. Prediction of Capillary Pressure and Relative Permeability Curves using Conventional Pore-scale Displacements and Artificial Neural Networks [D] . Liu, Siyan. 2017

机译：使用常规孔隙度位移和人工神经网络预测毛细管压力和相对渗透率曲线
6. Prediction of Mechanical Properties by Artificial Neural Networks to Characterize the Plastic Behavior of Aluminum Alloys [O] . David Merayo, Alvaro Rodríguez-Prieto, Ana María Camacho 2020

机译：人工神经网络预测力学性能以表征铝合金塑性行为
7. Prediction of Equilibrium Phase, Stability and Stress-Strain Properties in Co-Cr-Fe-Ni-Al High Entropy Alloys Using Artificial Neural Networks [O] . Nicolae Filipoiu, George Alexandru Nemnes 2020

机译：使用人工神经网络预测CO-CR-Fe-Ni-Al高熵合金中的平衡相，稳定性和应力性质

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