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 A comparative study of phenomenological, physically-based and artificial neural network models to predict the Hot flow behavior of API 5CT-L80 steel 预测API 5CT-L80钢热流行为的唯象、物理和人工神经网络模型的比较研究
相关领域
材料科学
流动应力
现象学模型
人工神经网络
可预测性
动态再结晶
应变率
变形（气象学）
流量（数学）
机械
复合材料
热加工
微观结构
统计
计算机科学
数学
人工智能
物理
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期刊：Materials Today Communications 作者：Hassan Ahmadi; H. R. Rezaei Ashtiani; Mohammad Heidari 出版日期：2020-12-01 |
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