Zobrazeno 1 - 10
of 1 466
pro vyhledávání: '"Dual phase steels"'
Publikováno v:
Journal of Materials Research and Technology, Vol 31, Iss , Pp 3860-3882 (2024)
Regardless of the abundant studies that have been published on various characteristics of dual-phase (DP) steels, a comprehensive review paper on the strain-hardening behavior of such materials is still lacking. Therefore, the present study endeavors
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d5718242e9104a3ea0549d9418b0bb7e
Publikováno v:
Journal of Materials Research and Technology, Vol 31, Iss , Pp 1117-1131 (2024)
The effects of aluminum (Al) additions (0.04, 0.4, and 0.8 wt%) on the microstructural evolution, tensile properties, and sheared-edge ductility of dual phase (DP) steels were investigated. The DP steels were processed with distinct coiling temperatu
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2f17b5768586450d8227c267e10a322c
Publikováno v:
Science and Technology of Advanced Materials, Vol 25, Iss 1 (2024)
In a deep-learning-based algorithm, generative adversarial networks can generate images similar to an input. Using this algorithm, an artificial three-dimensional (3D) microstructure can be reproduced from two-dimensional images. Although the generat
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c32987711df0447282ab184bf84813a7
Publikováno v:
Archives of Metallurgy and Materials, Vol vol. 68, Iss No 4, Pp 1641-1648 (2023)
DP600 steels are characterized by a dual phase ferritic-martensitic microstructure, to which they owe their exceptionally favourable combination of high strength and good ductility. One of the production methods for this grade of steel is the hot rol
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d4a42cbf701345f7b586162d70ba3a23
Publikováno v:
Materials Genome Engineering Advances, Vol 2, Iss 1, Pp n/a-n/a (2024)
Abstract Enhancing the interpretability of machine learning methods for predicting material properties is a key, yet complex topic in materials science. This study proposes an interpretable convolutional neural network (CNN) to establish the relation
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c8e696684de14a80a754f5157de85232
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.