Predicting Materials Deformation and Failure by Machine Learning

Alternative title
Vorhersage von Materialverformung und Versagen durch maschinelles Lernen
Location
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Extent
Online-Ressource
Language
Englisch
Notes
In: Font-Clos, F., Zanchi, M., Hiemer, S., Bonfanti, S., Guerra, R., Zaiser, M., \& Zapperi, S. (2022). Predicting the failure of two-dimensional silica glasses. Nature communications, 13(1), 2820. Hiemer, S., \& Zapperi, S. (2021). From mechanism-based to data-driven approaches in materials science. Materials Theory, 5(1), 1-9. Hiemer, S., Fan, H., \& Zaiser, M. (2023). Relating plasticity to dislocation properties by data analysis: scaling vs. machine learning approaches. Materials Theory, 7(1), 1. Hiemer, S., Moretti, P., Zapperi, S., \& Zaiser, M. (2022). Predicting creep failure by machine learning-which features matter?. Forces in Mechanics, 9, 100141.
Erlangen, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Dissertation, 2023

Keyword
Mathematisches Modell
Bruchverhalten

Event
Veröffentlichung
(where)
Erlangen
(who)
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
(when)
2023
Creator
Contributor
Zaiser, Michael
Zaiser, Michael
Laurson, Lasse

DOI
10.25593/open-fau-18
URN
urn:nbn:de:101:1-2023122110024133097110
Rights
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Last update
25.03.2025, 1:49 PM CET

Data provider

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Associated

  • Hiemer, Stefan
  • Zaiser, Michael
  • Laurson, Lasse
  • Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)

Time of origin

  • 2023

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