| 标题 |
Prediction and Rational Design of Stacking Fault Energy of Austenitic Alloys Based on Interpretable Machine Learning and Chemical Composition 基于可解释机器学习和化学成分的奥氏体合金层错能预测与合理设计
相关领域
奥氏体
层错能
材料科学
堆积
断层(地质)
能量(信号处理)
作文(语言)
冶金
化学成分
人工智能
计算机科学
热力学
化学
微观结构
地质学
数学
物理
地震学
哲学
统计
有机化学
语言学
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊:steel research international 作者:Chengcheng Liu; Hang Su 出版日期:2024-06-05 |
| 求助人 | |
| 下载 | 求助已完成,仅限求助人下载。 |
|
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|