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Recent Advances and Applications of Machine Learning in Metal Forming Processes

Prates, Pedro ; Pereira, André
Basel: MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2022
Online Monographie, Elektronische Ressource - 1 electronic resource (210 pages)

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Titel:
Recent Advances and Applications of Machine Learning in Metal Forming Processes
Autor/in / Beteiligte Person: Prates, Pedro ; Pereira, André
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Veröffentlichung: Basel: MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2022
Medientyp: Monographie
Datenträgertyp: Elektronische Ressource
Umfang: 1 electronic resource (210 pages)
ISBN: 9783036557724
Schlagwort:
  • Technology: general issues
  • History of engineering & technology
  • Mining technology & engineering
  • sheet metal forming
  • uncertainty analysis
  • metamodeling
  • machine learning
  • hot rolling strip
  • edge defects
  • intelligent recognition
  • convolutional neural networks
  • deep-drawing
  • kriging metamodeling
  • multi-objective optimization
  • FE (Finite Element) AutoForm robust analysis
  • defect prediction
  • mechanical properties prediction
  • high-dimensional data
  • feature selection
  • maximum information coefficient
  • complex network clustering
  • ring rolling
  • process energy estimation
  • metal forming
  • thermo-mechanical FEM analysis
  • artificial neural network
  • aluminum alloy
  • mechanical property
  • UTS
  • topological optimization
  • artificial neural networks (ANN)
  • machine learning (ML)
  • press-brake bending
  • air-bending
  • three-point bending test
  • sheet metal
  • buckling instability
  • oil canning
  • artificial intelligence
  • convolution neural network
  • hot rolled strip steel
  • defect classification
  • generative adversarial network
  • attention mechanism
  • deep learning
  • mechanical constitutive model
  • finite element analysis
  • plasticity
  • parameter identification
  • full-field measurements
  • n/a
Sonstiges:
  • Online-Ressource [Kann nicht per Fernleihe bestellt werden!]
  • English
  • hbz Verbund-ID: HT030374318

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