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 Machine learning approach for predicting and understanding fatigue crack growth rate of austenitic stainless steels in high-temperature water environments 预测和理解奥氏体不锈钢在高温水环境中疲劳裂纹扩展速率的机器学习方法
相关领域
范畴变量
奥氏体
材料科学
巴黎法
冶金
经验模型
机器学习
增长率
人工智能
特征（语言学）
实证研究
腐蚀疲劳
计算机科学
裂缝闭合
复合材料
断裂力学
统计
腐蚀
模拟
数学
微观结构
哲学
语言学
几何学
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| 其它 |
期刊：Theoretical and Applied Fracture Mechanics 作者：Dayu Fajrul Falaakh; Jongweon Cho; Chi Bum Bahn 出版日期：2024-06-05 |
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